CUDA9深度学习Docker环境Deepo（包含大部分深度学习框架+Jupyter）配置

配置前提

安装有docker和nvidia-docker。

配置步骤

1. 下载对应镜像。本配置从中国官方镜像加速上下载。

sudo docker pull registry.docker-cn.com/ufoym/deepo

2. 运行并进入镜像。设置容器名为“docker_name”，端口映射为“18888:8008”，并共享数据和配置。

sudo nvidia-docker run --name docker_name -it -p 18888:8008 -v ~/host/data:/data -v ~/host/config:/config ufoym/deepo  bash

3. 安装jupyter。

pip install jupyter

4. 生成jupyter配置文件。

jupyter notebook --generate-config

5. 使用ipython生成远程访问密码。

ipython

In [1]: from notebook.auth import passwd                                                                                    
In [2]: passwd()                                                                                                            
Enter password: # 输入密码
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:c0051818d6d6:fd369cf3908d863377c3b58ab79bb7a5c34b1879'
In [3]: exit

6. 添加jupyter配置参数。

vi ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

c.NotebookApp.ip='*'     # 不限制访问ip
c.NotebookApp.password = u 'sha1:c0051818d6d6:fd369cf3908d863377c3b58ab79bb7a5c34b1879'    # 即上述生成的密码密钥
c.NotebookApp.open_browser = False     # 禁止自动打开浏览器
c.NotebookApp.port = 8008    # 与端口映射（18888:8008）设置相同

7. 启动jupyter。

jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0

8. 远程访问jupyter。在游览器输入“#ip#:18888”（对应于端口映射18888:8008），输入上述生成的密码即可。

其它注意事项

1. 刚开始想使用Deepo自带jupyter的镜像配置，发现其需要CUDA10的环境。

sudo docker pull registry.docker-cn.com/ufoym/deepo:all-jupyter

2. 以后运行和进入镜像。

sudo docker start docker_name # 运行
sudo docker exec -it docker_name /bin/bash # 进入