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[经验分享] Dockerfile构建tensorflow环境

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发表于 2017-11-22 22:45:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
  Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。--这段来自百度百科
  下面开始正文:
  先介绍下我使用的环境




  开始学习docker的时候构建tensorflow环境,直接使用命令  docker search tensorflow 查找镜像。



henrry@henrry:~/docker$ docker search tensorflow
NAME                                       DESCRIPTION                                     STARS     OFFICIAL   AUTOMATED
tensorflow/tensorflow                      Official docker images for deep learning f...   503                  
xblaster/tensorflow-jupyter                Dockerized Jupyter with tensorflow              39                   [OK]
jupyter/tensorflow-notebook                Jupyter Notebook Scientific Python Stack w...   17                  
  然后使用  docker pull tensorflow/tensorflow 下载镜像,但是这个镜像里面使用的是python2,而我想学习使用的又是python3,不爽,所以换。
  有两种方法可以构建自己的docker 镜像,一种就是下载系统基础镜像,然后创建容器,在容器中安装自己需要的软件,完成后,将容器重新提交到镜像。还有一种方法就是使用Dockerfile构建镜像。
  方法一:
  第一步:先 docker search ubuntu 查找到ubuntu的镜像。



henrry@henrry:~/docker$ docker search ubuntu
NAME                           DESCRIPTION                                     STARS     OFFICIAL   AUTOMATED
ubuntu                         Ubuntu is a Debian-based Linux operating s...   6476      [OK]      
dorowu/ubuntu-desktop-lxde-vnc Ubuntu with openssh-server and NoVNC            128                  [OK]
  第二步: docker pull ubuntu ,完成之后使用 docker images 查看pull下来的镜像,很小只有120M。



henrry@henrry:~/docker$ docker images
REPOSITORY    TAG      IMAGE ID       CREATED      SIZE
ubuntu        latest   ccc7a11d65b1   2 weeks ago  120MB
  第三步: docker run -ti -d --name tensorflow ubuntu bash 创建容器。



henrry@henrry:~/docker$ docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE       COMMAND    CREATED         STATUS            PORTS        NAMES
06cfd359fc0f        ubuntu    "bash"     3 days ago      Up 1 second                    tensorflow
  第四步:  docker exec -ti tensorflow bash 进入容器。



henrry@henrry:~/docker$ docker exec -ti tensorflow bash
root@06cfd359fc0f:/#
  第五步:就是在内部使用apt 安装软件了,不过在安装软件之前需要先 apt update 下,要不使用apt 就无法安装软件包。
  下面直接给出软件的安装命令。这些安装命令都是tensorflow官网上的,如果安装过程中出现啥问题,点这里,然后查找"Installing with native pip",看下官网的文档。还有一点需要注意的就是ubuntu的基础镜像里面没有vim,所以安装的时候也将vim装上。



apt update
apt install -y python3-pip python3-dev vim
pip3 install tensorflow
pip3 install tensorflow-gpu #这个我目前还没有用到,所以我没有安装
  安装完成之后,使用下面这块代码测试下:



#!/usr/bin/env python                                                                                                   
#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
  最后一步:就是将安装好软件的容器,提交到镜像中。使用命令  docker commit tensorflow tensorflow:20170827



henrry@henrry:~/docker$ docker images
REPOSITORY   TAG        IMAGE ID      CREATED             SIZE
tensorflow   20170827   b7847f7b09a6  3 days ago          1.14GB
ubuntu       latest     ccc7a11d65b1  2 weeks ago         120MB
  方法二:
  使用Dockerfile文件构建镜像,这个比较简单,下面直接贴出来Dockerfile文件内容:




# 构建tensorflow 环境
FROM ubuntu
MAINTAINER henrry
# 安装python 和 pip
RUN apt update \
        && apt install -y python3-pip python3-dev vim \
        && pip3 install --upgrade pip \
&& pip3 install tensorflow \
        && pip3 install tensorflow-gpu \
        && ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python \
&& ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip
# 映射端口
EXPOSE 8888

# 添加文件
ADD vimrc /root/.vimrc

  文件创建好之后,名字改成Dockerfile,然后执行命令 docker build -t tensorflow:20170827 .  构建名称为 tensorflow TAG为20170827的镜像。然后就可以创建容器,进行操作了。
  好了,两个方法都可以构建成功,亲测。。。

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