Windows 환경에서 Python3-Tensorflow-Jupyter 설치 및 Pycharm 연동 방법

지금부터 설명하는 방법으로 설치하면 Python3-Tensorflow-Jupyter-PyCharm을 다 사용하실 수 있습니다.

설치 순서

윈도우(Windows) 환경에서 Docker를 이용해서 Tensorflow설치하기 여기에 들어가셔서 Step 2까지 진행합니다. (docker 설치 완료 까지)
Docker Quickstart Terminal을 켭니다.
erroneousboat/tensorflow-python3-jupyter 이미지를 다운 받습니다.
```
$ docker pull erroneousboat/tensorflow-python3-jupyter
```
를 입력합니다.
그리고 tf라는 이름으로 컨테이너를 생성합니다.(이름은 마음대로 바꿔도 상관 없어요)
```
$ docker run -p 8888:8888 -p 6006:6006 --name tf  \
-v {공유하고자 하는 폴더 경로}:/notebooks \
-it erroneousboat/tensorflow-python3-jupyter
```
를 입력합니다.
참고 {공유하고자 하는 폴더 경로} 값 설정 방법
- Windows Docker Toolbox에서 Host PC와 폴더 공유하기
각 옵션들의 역할
- Docker 기본 사용법
- Docker run reference
각 옵션들의 의미
- 8888:8888 jupyter
- 6006:6006 tensorboard
현재 사용중인 도커 머신의 ip 값을 얻습니다. 다른 docker 입력창을 띄워서
```
$ docker-machine ip
```
를 입력합니다.
jupyter를 사용합니다. 인터넷 주소창에
```
http://{출력된 ip 값}:8888
```
을 입력합니다.
PyCharm과 연동합니다. PyCharm Professional 버전에서 Docker로 Remote Debugging
실행중인 컨테이너를 종료합니다
1. Ctrl + c
2. y + Enter
컨테이너를 시작합니다.
```
$ docker start -a tf
```
컨테이너를 종료합니다.
아마 Ctrl + c를 누르면 컨테이너를 종료하지 않고 커맨드창으로 나가질 것입니다. 그럴경우
```
$ docker attach tf
```
를 입력하고 8 번작업을 진행합니다.

파악되지 않은 것

Tensorboard

참고한 자료

위의 내용에 있는 링크는 제외