Docker를 이용한 TensorFlow 설치 (Windows)

바탕화면에 설치된 Docker Quickstart Terminal 을 클릭하면

다음과 같은 메시지가 보인다.

[메시지]

docker is configured to use the default machine with IP 192.168.99.100 

For help getting started, check out the docs at https://docs.docker.com

Start interactive shell

Windows의 웹브라우저에서 Docker에서 실행되는 jupyter와 연결할 수 있을까?

Jupyter notebok tensorboard 실행하기_20160706

http://www.slideshare.net/dahlmoon/jupyter-notebok-tensorboard-20160706

docker run -p 8888:8888 -p 6006:6006 -it --name tensorflow b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel

docker에서 8888(jupyter notebook), 6006(tensorboard)에 대해 구동

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https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md#pip-installation

Docker installation

container의 이름을 tensorflow 로 이름지어 준다. 그렇지 않으면 container의 이름이 랜덤으로 자동으로 생긴다.

$ docker rename 명령으로 container의 이름을 나중에 변경해 줄 수도 있다.

$ docker run -it -p 8888:8888 --name tensorflow gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel

위 명령을 실행하면 root 로 로그인 된 상태가 된다.

docker를 다 쓰면 성능 향상을 위해 VirtualBox에서 default VM을 종료해주자.

아니면 Docker Quickstart Terminal 에서 $ docker-machine stop 명령으로 종료시켜줘도 된다.

$ docker ps -a # -a 옵션을 주면 현재 running 상태가 아닌 CONTAINER도 모두 볼 수 있다. NAMES 항목에서 CONTAINER의 이름을 알 수 있다.

$ docker start {CONTAINER이름}  # CONTAINER가 Background로 실행된다.

$ docker attach {CONTAINER이름}  # Background로 실행 중인 CONTAINER에 접속할 수 있다.

$ docker start -ia {CONTAINER이름} # Foreground 로 CONTAINER를 실행한다.

cf) https://docs.docker.com/engine/reference/run/

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Docker 안에서 # ipython notebook 실행

Host PC의 웹브라우저에서 다음 주소로 접속됨.

http://192.168.99.100:8888/

# Using 'python -m' to find the program in the python search path:

$ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

root@a4d6dfcd139f:~# cat test.log

Mon May 16 16:06:19 UTC 2016

Mon May 16 17:32:18 UTC 2016

이미지 목록 출력

docker images 

http://pyrasis.com/Docker/Docker-HOWTO#cp

$ docker ps -a   # Show all containers (default shows just running)

$ docker rm {컨테이너 ID 혹은 이름}

$ docker images  # image 목록 출력

$ docker rmi {이미지 ID 혹은 이름}

docker 변경사항 저장하기

$ docker commit -a "Heeseok Kang <bryan7.kang@gmail.com>" -m "add test file"  jovial_bartik gcr.io/tensorflow/tensorflow tensorflow:0.1

$ docker ps -a 를 하면 NAMES 항목에서 CONTAINER NAME을 알 수 있다.

IMAGE 항목에서 IMAGE 이름을 알 수 있다.

$ docker commit <옵션> <컨테이너 이름> <NEW 이미지 이름>:<NEW 태그>

[출처] http://pyrasis.com/Docker/Docker-HOWTO#commit

docker를 띄울 때마다 Container 이름이 바뀌므로, Container 이름을 알기쉽게 지정해 주는 것이 좋다.

commit 하지 않고, 다시 Run을 하면 새로운 Container가 만들어지므로 변경사항을 볼 수 없다.

변경사항이 적용된 것을 보려면 예전 Container 이름을 알아서 run 이 아니라 start를 시켜야 함.

$ docker commit sharp_minsky tensorflow:0.8

$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow:0.8

$ docker ps -a 로 container 목록을 확인한 후

$ docker start {container이름}

으로 실행시킨 후

$ docker attach {container이름}

cf) http://longbe00.blogspot.kr/2015/03/docker_98.html

$ docker commit --help

Usage:  docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]

$ docker ps -n=2 (가장 최근의 docker 2개 출력)

$ docker rm {container이름} {container이름} {container이름} ...

Docker 기본 사용법

http://pyrasis.com/Docker/Docker-HOWTO#commit