[Tensoflow/Docker] Docker 로 Tensorflow - jupyter 사용하기

Jupyter Note 를 많이 사용합니다. 서버만 구축해둔다면 어디서든 접속할 수 있고

터미널 환경보다 GUI 가 잘 갖추어져 있기 때문에 사용이 편리합니다.

 

도커와 주피터 노트북을 사용하여 딥러닝을 하는것이 제가 생각하는 가장 쉽고 편리한 구축방식입니다.

 

오늘은 요즘 핫한 Tensorflow와 jupyter Notebook 을 합쳐서 설치 후 사용하는법에 대해서 알아보겠습니다.

OS는 docker 가 설치될 수 있는 환경이라면 어디던지 상관없습니다. [저는 Window 에서 실행했습니다]

Tensorflow-jupyter 이미지 다운

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우선적으로 이미지를 다운받아야합니다.

텐서플로우에서 제공하는 도커 파일

 

 

텐서플로우 에서 편하게 환경을 구축할 수 있도록 이미지 레이어를 구축해 두었습니다

우리는 여기서 주피터 노트북과 함께 사용할 수 있는 버전을 다운받겠습니다.

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

이모델은 GPU와 Tensorflow 를 지원하는 모델입니다.

이미지가 제대로 다운되었는지 확인합니다.

 

docker images

Tensorflow-jupyter 실행

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해당이미지를 다운 받았으면 이제 실행을 시켜야겠죠

docker run -it --rm --name myTensorflow -p 8000:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

도커를 시작하신지 얼마 안된 분들을 위해 위 명령을 설명드리겠습니다.

• docker run : 내려받은 이미지를 실행
• -it : 이미지를 상호작용이 가능한 형태 (백그라운드가 아닌 형태)로 실행시키기 위한 옵션
• --rm : 이미지 실행이 끝나면 삭제한다(테스트 용이기도하고 이런방식을 많이 사용합니다.)
• --name : 이미지 이름 설정 지금의 경우 myTensorflow 가 이름으로 설정되었습니다.
• -p 8888:8888 : 이부분은 포트 포워딩으로 컨테이너의 8888 포트를 호스트 IP:8000 번으로 연결한다는 의미입니다.8888포트인 이유는 주피터 노트북 기본 포트가 80000번이기 때문입니다.
• tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter : 위에서 내려받은 이미지 이름입니다.

 

명령어를 실행  시키고 나면 위와같이 스크립트가 출력됩니다

여기서 제가 노란색으로 쳐놓은 토큰이 중요합니다.

"tocken=" 이후 부분을 복사해주세요.

 

호스트 컴퓨터에서  웹브라우저를 실행시켜줍니다.

Docker Host IP Address

    그런다음 [도커를 첫 실행시에 나오는 IP 주소]:8000 을 입력해주세요

 

 

jupyter login 화면

주피터 로그인 화면이 출력됩니다! 

저기 password or tocken 부분에 이전에 복사해두셨던 토큰을 입력해 주시면

 

짠! 주피터 노트북으로 진입됩니다.

토큰만 입력하는 방식외에도

토큰이 적혀져있는 링크를 전체 복사해서 127.0.0.1 부분만 도커 호스트 IP로 변경해주신는 방법도 있습니다

 

 

 

 

python3 파일을 만들어 테스트해본결과 텐서플로우도 제대로 설치되어있음을 알 수 있습니다!

 

컨테이너를 종료하기 위해

다시 터미널로 돌아가 Control+C 를 누르시면 Jupyter Notebook 서버가 종료됩니다!