背景信息
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的编程环境，可以用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络。TensorFlow使用图形计算的方式来表示计算任务，并通过优化技术来实现高效的计算。它支持多种编程语言，包括Python和C++，并且可以在各种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow已经成为机器学习和深度学习领域最受欢迎的框架之一，被广泛应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
前期准备
已开通天翼云弹性容器实例服务。
已开通天翼云弹性文件或对象存储服务，用于存储tensorflow训练结果。
准备工作
准备训练数据和容器镜像。
训练数据：本文以Github的一个TensorFlow训练任务为例。
容器镜像：在最佳实践中，ECI已准备好适用的示例镜像，示例镜像已上传到天翼云容器镜像仓库中。
创建镜像缓存。
在ECI控制台的镜像缓存页面手动创建镜像缓存。
创建镜像缓存时需拉取镜像，受镜像大小和网络的影响，需要一定时间。可通过镜像缓存列表页或者镜像缓存详情页查看进度。镜像缓存状态显示ready时，表示镜像缓存已经创建成功。
操作步骤
下面将介绍如何使用ECI快速部署Tensorflow：
通过天翼云弹性容器实例订购页面创建ECI实例。
在容器组设置中，选择指定规格，开通GPU计算加速型型实例。
在容器组设置中，打开高级设置，选择用于存储tensorflow训练结果的存储服务。
在容器组设置中，打开高级设置，选择自动匹配镜像缓存。
在容器设置中，选择tensorflow镜像及其版本。
指定启动命令及参数： “python /home/classify_image/classify_image.py”。
在容器设置中，打开高级设置，指定tensorflow训练结果存储的容器路径。
提交订单，等待ECI实例创建并运行完成，然后就可以到弹性文件中查看训练结果。