nmirinagoyansaito/python-base repository overview

⁠docker-python-nvidia

これは NVIDIA GPU 搭載マシンで Python や各種ディープラーニングのフレームワークを利用する環境のための Dockerプロジェクトです． Ubuntu 16.04 (Xenial) + CUDA8.0 + cuDNN 6.0 + pyenv + python 3.6.x + anaconda をベースにしています．

⁠使い方

DockerHubからイメージを直接ダウンロードして利用することもできますが，実行する際はオプションで指定する項目が多くなるため docker-compose を利用するのが楽です．そのためのスクリプトをここで用意してありますので，それを利用する手順を示します． https://github.com/nmiri-nagoya-nsaito/docker-python-dev-nvidia⁠

1. GitHubから関連スクリプトのダウンロード

   以下のコマンドを実行するとカレントディレクトリに docker-python-dev-nvidia という名称のディレクトリができますので，そこに移動します．

   $ git clone https://github.com/nmiri-nagoya-nsaito/docker-python-dev-nvidia.git
   $ cd docker-python-dev-nvidia
   

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2. イメージをダウンロードする

   $ docker-compose pull tensorflow-nv
   

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   イメージをDockerHubからダウンロードします．ダウンロードが完了すると，実行を開始できます．

3. コンテナのシェルに入る

   コンテナのシェルに入る場合，そのためのスクリプトが用意してありますのでそれを使います．スクリプトの引数として， どのイメージを利用するか（python-dev-nvidia　とか　tensorflow-nv とか）を指定します．

   $ ./start_shell tensorflow-nv
   

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   シェルから抜けるには exit コマンドを使います．シェルから抜けると，コンテナも停止します．

4. tensorflowのコンテナを起動する．

   $ ./start_tensorflow.sh
   Creating network "dockerpythondevnvidia_default" with the default driver
   Creating dockerpythondevnvidia_tensorflow-nv_1 ...
   Creating dockerpythondevnvidia_tensorflow-nv_1 ... done
   Name                     Command    State                        Ports                      
   ------------------------------------------------------------------------------------------------------------
   dockerpythondevnvidia_tensorflow-nv_1   /bin/bash   Up      0.0.0.0:32817->6006/tcp, 0.0.0.0:32816->8888/tcp
   

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   tensorflow-nv イメージからコンテナを開始し，　その中の　Jupyter Notebook と Tensorboard を起動します．　それらはコンテナ内でWebサーバとして動作し，利用する場合はホストのWebブラウザからURLを指定してアクセスします．

   上の例の場合，    * コンテナの8888番ポートがホストの32816番ポートに，　コンテナの6006番がホストの32817番に割り当てられている    * Jupyter Notebook のサーバは http://0.0.0.0:32816⁠ というURLでアクセスする    * Tensorboard のサーバは http://0.0.0.0:32817⁠ というURLでアクセスする

⁠補足

Ctrl-P が detach 操作に割り当てられているため，シェル作業でそれを利用することができません．それが困る場合は ~/.docker/config.json ファイルに次のような項目を追記します．

{
	"detachKeys": "ctrl-\\"
}

上の例では detach を "ctrl-" に割り当て直すことで Ctrl-P を使えるようにしていますが，お好みで別のキーに割り当てることもできます．