Docker【6】实战PaddlePaddle——从入门到kubernets(k8s)

学了自然要用，其实docker除了常见的devops套路，还可以跑AI框架之类的，免去了很多配置上的烦恼（当然，我准备做loT结合AI，对这类虚拟化平台简直是大爱啊！）

PaddlePaddle准备发车

官方懒得要死，官网上没说清楚docker怎么玩，只能自己动手了。

先弄到PaddlePaddle的镜像
Docker pull paddlepaddle/paddle:latest

安装完后，就把官网的案例下载到本地。然后新建一个文件夹workspace，在workspace下新建文件
housing.py

然后打开这个文件，把官网给的代码给复制进去

import paddle.v2 as paddle
# Initialize PaddlePaddle.
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
# Configure the neural network.
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
with open('/workspace/fit_a_line.tar', 'r') as f:
    parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)
# Infer using provided test data.
probs = paddle.infer(
     output_layer=y_predict, parameters=parameters,
     input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])
for i in xrange(len(probs)):

     print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)

准备完成，跑docker

准备好了，就到达workspace的目录那吧
Workspace里的目录里有这几个文件：




然后到达工作目录，输入ls 会显示如下：




好了，准备工作完成，开始打命令：
Docker run -d paddlepaddle/paddle
Docker ps -a




好了，这个时候已经启动镜像，接下来copy文件到镜像里
Docker cp .\workspace 852:/


这命令是把整个workspace目录copy到镜像根目录，为啥要到镜像根目录？因为python代码里有open('/workspace….），意思是根目录下的workspace，注意，如果你这里目录改了，那代码里的目录也要改，不然跑起来报错。


顺道说下，docker的container id是取前几个的，如果你跑的镜像不多，一般输入前三个数就可以了。


然后为了更加方便看到结果：
Docker exec -it 852 bash


然后你就到了镜像的root权限里了


这个时候开始操作跟linux一样
Python /workspace/house.py


然后就能看到一串数字：


这就是百度拿着之前的数据包预测出来的房价，看样子应该是北京的价格。。我等码农是买不起了，大家还是好好学习，洗洗睡吧。