jupyter笔记本在远程服务器上的docker中运行: keras不使用gpu

Jupyter笔记本是一种基于Web的交互式计算环境，它可以让用户创建和共享包含实时代码、数学方程、可视化和文本的文档。Docker是一种容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的可移植容器，使应用程序在不同环境中具有一致的运行方式。

在远程服务器上的Docker中运行Jupyter笔记本，可以通过以下步骤实现：

1. 安装Docker：在远程服务器上安装Docker，具体安装步骤可以参考Docker官方文档或相关教程。
2. 获取Jupyter镜像：使用Docker命令从Docker Hub上获取Jupyter的镜像。可以使用以下命令获取最新版本的Jupyter镜像：
3. 获取Jupyter镜像：使用Docker命令从Docker Hub上获取Jupyter的镜像。可以使用以下命令获取最新版本的Jupyter镜像：
4. 创建并运行容器：使用Docker命令创建并运行一个基于Jupyter镜像的容器。可以使用以下命令创建容器：
5. 创建并运行容器：使用Docker命令创建并运行一个基于Jupyter镜像的容器。可以使用以下命令创建容器：
6. 这将创建一个名为jupyter-notebook的容器，并将容器的8888端口映射到服务器的8888端口。
7. 访问Jupyter笔记本：通过浏览器访问远程服务器的IP地址或域名，并指定端口号8888，例如：http://服务器IP地址:8888。这将打开Jupyter笔记本的Web界面，可以在其中创建和运行代码。

关于Keras不使用GPU的问题，Keras是一个高级神经网络API，它可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。如果要在Jupyter笔记本的Docker容器中使用Keras而不使用GPU，可以按照以下步骤进行：

1. 在Docker容器中安装Keras：在运行的Docker容器中，使用pip命令安装Keras库。可以在Jupyter笔记本中执行以下代码安装Keras：
2. 在Docker容器中安装Keras：在运行的Docker容器中，使用pip命令安装Keras库。可以在Jupyter笔记本中执行以下代码安装Keras：
3. 导入Keras库：在Jupyter笔记本中的代码单元格中，使用import语句导入Keras库：
4. 导入Keras库：在Jupyter笔记本中的代码单元格中，使用import语句导入Keras库：
5. 使用Keras：在Jupyter笔记本中的代码单元格中，可以使用Keras提供的各种功能和API进行深度学习模型的构建、训练和评估。

需要注意的是，如果在运行Keras时需要使用GPU进行加速，还需要在Docker容器中安装相应的GPU驱动和CUDA工具包，并配置Keras以使用GPU。这超出了本问题的范围。

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请注意，以上答案仅供参考，具体操作步骤和推荐产品可能会根据实际情况和需求有所不同。