在 DeepLearning-1：神经网络和 Docker 入门 一文中，我们介绍了 Docker 环境的安装和使用。
然后，00 遇到了 Python 的经典问题：Python 2 还是 Python 3？TensorFlow image 默认安装的是 Python2，如果想在 Jupyter Notebook 里使用 Python3，怎么办呢？
在 TensorFlow 的 这个 Issue 可以看到，2017年5月已经支持用 tag 提供不同的 image。比如 tensorflow/tensorflow:latest-py3 就可以（安装并）打开 Python3 环境。
结合目录映射的需要，输入命令完成映射并在 python3 环境下打开：
docker run -it -p 8888:8888 -v ~/WorkStation/DeepLearning101-002/:/WorkStation/DeepLearning101-002 -w /WorkStation/DeepLearning101-002 tensorflow/tensorflow:latest-py3
然后用docker ps -a查看所有 image，然后使用命令 docker rename CONTAINER ID XXX，将默认的 Python2 的 image 重命名为 dl，将 Python3 的 image 重命名为 dlpy3：
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
f46533729239 tensorflow/tensorflow:latest-py3 "/run_jupyter.sh -..." 11 minutes ago Exited (0) 6 minutes ago dlpy3
f7178713446b tensorflow/tensorflow "/run_jupyter.sh -..." 42 minutes ago Exited (0) 15 minutes ago dl
以后就可以根据需要，打开不同 Python 环境的 image。
docker start -i dl 打开 Python2 环境：
docker start -i dlpy3 打开 Python3 环境：
参考
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