倉庫名、標籤均為
的映象被稱為虛懸映象，一般來說，虛懸映象已經失去了存在的價值，是可以隨意刪除的。
出現虛懸映象的原因一般是在docker pull **:latest 時產生。當新版本發布後重新pull，舊的映象名會被新映象所占用，舊映象的名字會變成
檢視懸虛映象
docker image ls -f dangling=true刪除懸虛映象
docker image prune
在docker build過程中，為了加速映象構建、重複利用資源，docker 會利用中間層映象。這部分映象不應該刪除，否則可能導致上層映象丟失依賴而出錯。
檢視所有映象
docker image ls -a實際上，這些映象也沒必要刪除，在docker中，相同的層只會存一遍，而這些映象是別的映象的依賴，因此並不會因為它們被列出來而多存了乙份，無論如何你也會需要它們。只要刪除那些依賴它們的映象後，這些依賴的中間層映象也會被連帶刪除。
可以通過以下命令來便捷的檢視映象、容器、資料卷所占用的空間：
docker system df
Docker 操作 刪除臨時映象（虛懸映象）
再構建映象中，多次使用build指令構建dockerfile，並且映象的名字以及版本一致的時候，或者多次pull指令，拉取相同名字 相同版本的映象的時候，就會出現虛懸映象 pull nginx latest過一段時間，再次拉取 相當於更新本地映象為最新版本 的時候 就會出現虛懸映象 單獨檢視虛懸映象...
如何妥善刪除docker虛懸映象？
這個映象既沒有倉庫名，也沒有標籤，均為 00285df0df87 5 days ago 342 mbdocker image ls f dangling true一般來說，虛懸映象已經失去了存在的價值，是可以隨意刪除的，可以用下面的命令刪除。docker image prune一般比較穩妥的執行場景...
keras 如何獲得中間層的輸出？？？
剛開始接觸keras的時候，覺得這個框架很方便使用，就像搭積木一樣，但有時候為了理解模型中間的資料流向，摸清楚模型內部的資料傳輸是什麼樣子的就有點麻煩。事實上，keras也為我們提供了方法，其中最簡單的方法就是在原來的模型之外在建立乙個小型的模型，擷取原始模型從輸入層到你你感興趣的那一層作為新模型的...