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20200515のTensorFlowに関する記事は1件です。

  • 投稿日：2020-05-15T00:27:23+09:00

（備忘録）Docker Compose（1コンテナだけ）でTensor Flow環境構築時のメモ

はじめに

自分の備忘録用です:sweat:
Docker Compose（1コンテナだけ）でPython+TensorFlow+Kerasの環境を作る時のメモです。
自分用に作った記事なので、分かりにくい点や情報、技術が古いかもしれませんがご了承ください:bow_tone1:

参考資料

参考にさせて頂きました:bow_tone1:

環境 ※以下のVerでなくても動くと思いますが、古いのでご注意下さい:no_good_tone2:

Ubuntuバージョン
$ cat /etc/os-release
NAME="Ubuntu"
VERSION="18.04.4 LTS (Bionic Beaver)"
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.4 LTS"
VERSION_ID="18.04"
HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"
SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/"
BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/"
PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy"
VERSION_CODENAME=bionic
UBUNTU_CODENAME=bionic
Dockerバージョン
$ docker version
Client: Docker Engine - Community
 Version:           19.03.8
 API version:       1.40
 Go version:        go1.12.17
 Git commit:        afacb8b7f0
 Built:             Wed Mar 11 01:25:46 2020
 OS/Arch:           linux/amd64
 Experimental:      false

Server: Docker Engine - Community
 Engine:
  Version:          19.03.8
  API version:      1.40 (minimum version 1.12)
  Go version:       go1.12.17
  Git commit:       afacb8b7f0
  Built:            Wed Mar 11 01:24:19 2020
  OS/Arch:          linux/amd64
  Experimental:     false
 containerd:
  Version:          1.2.13
  GitCommit:        7ad184331fa3e55e52b890ea95e65ba581ae3429
 runc:
  Version:          1.0.0-rc10
  GitCommit:        dc9208a3303feef5b3839f4323d9beb36df0a9dd
 docker-init:
  Version:          0.18.0
  GitCommit:        fec3683
Docker-Composeバージョン
$ docker-compose version
docker-compose version 1.25.5, build unknown
docker-py version: 4.2.0
CPython version: 3.7.4
OpenSSL version: OpenSSL 1.1.1c  28 May 2019

※なぜかbuild unknown。時間掛かりそうだったので諦めました:sob:

ディレクトリ構成

テスト用で適当に作っています。。。

dk_ai_dir
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
├── requirements.txt
├── src1

必要なファイルの中身

docker-compose.yml
version: '3'
services:
  dk_ai:
    restart: always
    build: .
    container_name: 'dk_ai'
    tty: true
    volumes:
      # マウントするディレクトリ
      - .:/dk_ai_dir
    ports:
      # ホスト側のポート：コンテナ側のポート
      - 7000:7000
Dockerfile
FROM ubuntu:18.04

WORKDIR /dk_ai_dir
COPY requirements.txt /dk_ai_dir

RUN apt-get -y update \
    && apt-get -y upgrade \
    && apt-get install -y --no-install-recommends locales curl python3-distutils vim ca-certificates \
    && curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py \
    && python3 get-pip.py \
    && pip install -U pip \
    && localedef -i en_US -c -f UTF-8 -A /usr/share/locale/locale.alias en_US.UTF-8 \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
    && pip install -r requirements.txt --no-cache-dir

ENV LANG en_US.utf8
requirements.txt
Flask==1.1.0
gunicorn==19.9.0
Keras>=2.2.5
numpy==1.16.4
pandas==0.24.2
pillow>=6.2.0
python-dateutil==2.8.0
pytz==2019.1
PyYAML==5.1.1
requests==2.22.0
scikit-learn==0.21.2
sklearn==0.0
matplotlib==3.1.1
tensorboard>=1.14.0
tensorflow>=1.14.0
mecab-python3==0.996.2

docker-compose ビルド（backgroundで起動）

$ docker-compose up -d --build

docker-compose イメージ情報を表示

$ docker-compose images
Container     Repository       Tag       Image Id       Size  
--------------------------------------------------------------
dk_ai       dk_ai_dir_dk_ai   latest   6f8b190eba7e   2.103 GB

作り方が悪いのか結構容量大きいような:sweat:

コンテナの一覧表示

$ docker-compose ps
Name     Command    State           Ports         
--------------------------------------------------
dk_ai   /bin/bash   Up      0.0.0.0:7000->7000/tcp

コンテナに接続

$ docker-compose exec dk_ai /bin/bash
root@ddc90c65586d:/dk_ai_dir# pwd
/dk_ai_dir

できているか中身を確認

出力結果の表示が長いのでいくつか省きました:sweat:

root@ddc90c65586d:/dk_ai_dir# pip3 list
Package                Version
---------------------- -----------
absl-py                0.9.0
Flask                  1.1.0
gunicorn               19.9.0
h5py                   2.10.0
joblib                 0.14.1
Keras                  2.3.1
Keras-Applications     1.0.8
Keras-Preprocessing    1.1.2
matplotlib             3.1.1
mecab-python3          0.996.2
numpy                  1.16.4
pandas                 0.24.2
Pillow                 7.1.2
pip                    20.1
pyparsing              2.4.7
python-dateutil        2.8.0
requests               2.22.0
rsa                    4.0
scikit-learn           0.21.2
scipy                  1.4.1
setuptools             46.3.0
sklearn                0.0
tensorboard            2.2.1
tensorboard-plugin-wit 1.6.0.post3
tensorflow             2.2.0
tensorflow-estimator   2.2.0
urllib3                1.25.9
wheel                  0.34.2

一応、dockerコマンドでも確認

$ docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
dk_ai_dir_dk_ai     latest              6f8b190eba7e        29 minutes ago      2.1GB
webque-api-img      latest              d0aa942613bc        9 days ago          1.9GB
python              3                   4f7cd4269fa9        2 weeks ago         934MB
ubuntu              18.04               c3c304cb4f22        2 weeks ago         64.2MB
$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
ddc90c65586d        dk_ai_dir_dk_ai     "/bin/bash"         30 minutes ago      Up 30 minutes       0.0.0.0:7000->7000/tcp   dk_ai
860f6e3c6376        webque-api-img      "/bin/bash"         8 days ago          Up 2 days           0.0.0.0:8888->8888/tcp   webqueapi

今回作った物（dk_ai_dir_dk_ai）以外の物は、過去に作ったものです。結構容量大きいような:sweat:

サービス停止

$ docker-compose stop
Stopping dk_ai ... done
$ docker-compose ps
Name     Command    State    Ports
----------------------------------
dk_ai   /bin/bash   Exit 0

サービス開始

$ docker-compose start
Starting dk_ai ... done
$ docker-compose ps
Name     Command    State           Ports         
--------------------------------------------------
dk_ai   /bin/bash   Up      0.0.0.0:7000->7000/tcp

環境をクリーンにしたい時

※参考資料そのままです。詳細は参考資料等見て下さい:bow_tone1:

# 停止＆削除
# コンテナ・ネットワーク
docker-compose down

# コンテナ・ネットワーク・イメージ
docker-compose down --rmi all

# コンテナ・ネットワーク・ボリューム
docker-compose down -v
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