如果docker对普通用户一直免费永久，我觉得我会用到退休不得不说他真的非常得好用。
完全剥离出来移植打包到别的设备上重新部署很方便。虽然我不知道他如何做到得但是使用得越久我觉得他非常友好，是我使用虚拟环境以来感觉最好用的。conda等就显得有点落伍了。
本次教程的话主要是在原有的镜像内新增安装部署了ros以后的一个打包解包使用流程，希望对使用这个工具的人有所帮助。
硬件设备: jetson xavier nx
jetpack版本4.6,(BSP3261),本次实验tf1.15
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喷气背包 4.6 （L4T R32.6.1）
l4t-tensorflow:r32.6.1-tf1.15-py3- 张量流 1.15.5
l4t-tensorflow:r32.6.1-tf2.5-py3- 张量流 2.5.0
首先从docker上面拉出一个容器标签，对应于您在 Jetson 上安装的 JetPack-L4T 版本 ,
sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-tensorflow:r32.6.1-tf1.15-py3然后，若要在容器中启动交互式会话，请运行以下命令：
sudo docker run -it --rm --runtime nvidia --network host nvcr.io/nvidia/l4t-tensorflow:r32.6.1-tf1.15-py3 然后，您应该能够启动 Python3 解释器和 .import tensorflo