我们发布了面向英特尔 Python 的 Docker 映像。如欲获取映像，请访问Docker Hub，访问 GitHub获取 Dockerfile。我们为 Python 2 和 Python 3 提供映像，映像分为核心配置和完整配置。核心配置包含 NumPy/Scipy 和关联组件，完整配置包含我们所有分发包。 如果您想自定义 Docker 映像，可以从我们发布的 Dockerfile 入手，也可以使用 Docker FROM 命令，将映像用作基础。
入门知识：
Docker 是一项热门的 Linux 容器技术，通过一个简单的命令行接口，支持服务和应用的部署与可重复性。 更多信息详见 Docker 官方网站，https://www.docker.com/
获取面向分发包的 Docker 映像：
请访问 Docker Hub链接并使用 docker pull命令获取所需的分发版本和配置。
使用 Docker 映像：
可以通过几个选项使用这些 Docker 映像， 运行映像时，本机命令为用户提供用于运行分发包的 shell。 如欲使用 shell，执行以下命令：
docker run -it intelpython/intelpython3_core
如欲在启动时立即使用 Python，请执行以下命令：
docker run -it intelpython/intelpython3_core python
执行以下命令，便可利用一台 Jupyter 笔记本电脑：
docker run -p 8888:8888 intelpython/intelpython3_full jupyter notebook --ip='*' --port=8888 --no-browser
转至浏览器的http://localhost:8888，如果您正在使用 Docker 设备虚拟机，转至http://<DOCKER-MACHINE-IP>:8888，便可打开 Jupyter 笔记本电脑。
对于需要加载卷的任务，请参考 卷加载上的 Docker 文档。