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第6部分：部署您的应用程序 | Part 6: Deploy your app
开始，第6部分：部署您的应用程序 1：概况介绍 2：集装箱 3：服务 4：成群 5：堆叠 6：部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本。
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Deploy（部署）
Deploy 本节重点介绍部署现实世界的模型。它包含以下文件： 分布式TensorFlow，它解释了如何创建一个TensorFlow服务器集群。
- Docker引擎 | Engine服务如何运作（引擎） | How services work (Engine)
服务如何运作（引擎） | How services work (Engine)
服务如何工作 要在DockerEngine处于群集模式时部署应用程序映像，请创建一个服务。在某些更大的应用程序中，服务通常会成为微服务的图像。
- Docker引擎 | Engine群模式概述（引擎） | Swarm mode overview (Engine)
群模式概述（引擎） | Swarm mode overview (Engine)
使用DockerCLI创建群集，将应用程序服务部署到群集，并管理群体行为。 如果您之前使用的是Docker版本1.12.0，则可以使用独立群集，但我们建议您进行更新。
- HTTP指南 | GuidesConnection management in HTTP 1.x
Connection management in HTTP 1.x
现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
- TensorFlow开始 | Get StartedBuilding Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
Building Input Functions with tf.estimator（使用tf.estimator建立输入函数）
例如，dense_shape=[3,6]指定二维3x6张量，dense_shape=[2,3,4]指定三维2x3x4张量，并dense_shape=[9]指定具有9个元素的一维张量。
- Docker撰写 | ComposeDocker堆栈和分布式应用程序包 | Docker stacks and distributed application bundles (Compose)
Docker堆栈和分布式应用程序包 | Docker stacks and distributed application bundles (Compose)
如果您刚刚开始使用Docker并希望了解部署多服务应用程序的最佳方式，那么开始的一个好地方就是入门演练。这将向您展示如何在Compose文件中定义服务配置，部署应用程序并使用相关的工具和命令。
- Docker引擎 | EngineSwarm模式关键概念（引擎） | Swarm mode key concepts (Engine)
Swarm模式关键概念（引擎） | Swarm mode key concepts (Engine)
一个群是Docker引擎或集群节点，在这里部署服务。DockerEngineCLI和API包括管理群集节点（例如，添加或移除节点）以及在群集中部署和编排服务的命令。
- TensorFlow教程 | TutorialsLarge-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
Large-scale Linear Models with TensorFlow（TensorFlow的大型线性模型）
具有张量流的大规模线性模型 tf.estimatorAPI为TensorFlow中的线性模型提供了一套丰富的工具（除其他外）。本文档提供了这些工具的概述。它说明： 线性模型是什么。
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第3部分：服务 | Part 3: Services
开始，第3部分：服务 1：概况介绍 2：集装箱 3：服务 4：成群 5：堆叠 6：部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本... 获取Docker撰写。
- Docker引擎 | Engine应用滚动更新（引擎） | Apply rolling updates (Engine)
应用滚动更新（引擎） | Apply rolling updates (Engine)
在本教程的这一部分中，您将部署基于Redis3.0.6容器映像的服务。然后，您使用滚动更新升级服务以使用Redis3.0.7容器映像。
- Docker引擎: CLI | Engine: CLIdocker stack ls
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- Docker引擎: CLI | Engine: CLIdocker stack deploy
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第5部分：堆栈 | Part 5: Stacks
开始，第5部分：堆栈 1：概况介绍 2：集装箱 3：服务 4：成群 5：堆叠 6：部署应用程序 先决条件 安装Docker版本1.13或更高版本。 弄到码头组成如上文所述第三部分先决条件...
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Image Recognition（图像识别）
例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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性能 | Performance
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Recurrent Neural Networks（复发性神经网络）
模型 LSTM 该模型的核心由一个LSTM单元组成，每次处理一个单词并计算句子中下一个单词的可能值的概率。网络的内存状态用零向量初始化，并在读取每个单词后得到更新。
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