Docker：Linux下搭建深度学习环境

Linux：通过Docker搭建深度学习环境

背景

 前不久朋友转发了个链接给我，一看，是马爸爸在疫情期间送温暖。 全日制高校学生都可以领一台2核4G的ECS。先领半年，快到期的时候又可以续半年。
 真的香啊！之前买的学生机一年120大洋才1核2G！
 正好最近深度学习的课实验很多，自己的笔记本又要干别的事儿，就领一台准备拿来跑数据。
 顺手记录下用Docker配置环境的方法，免得以后忘了。

配置：

传送门：疫情期间领取ECS

Docker安装

 首先确保自己拿到了ECS（这不是废话么2333），然后随便SSH软件连上去，putty/Xshell之类的。
 然后开始Docker的安装。对于Docker不熟悉的同学可以先去了解一下，非常好用的一个工具。
 首先稳一手，升级下yum：

yum -y update

 Docker软件包已经包括在默认的 CentOS-Extras 软件源里。所以接下来直接：

yum install docker

 安装完毕。王者荣耀 Docker，启动!

$ systemctl start docker

 设置一下开机启动：

$ systemctl enable docker

Docker安装完毕。

Deepo

 Docker Hub上搜了下比较全的深度学习框架的Image。看到了 ufoym/deepo 这个Image。

Deepo is a series of docker images that

• allows you to quickly set up your deep learning research environment
• supports almost all commonly used deep learning frameworks
• supports GPU acceleration(CUDA and cuDNN included), also works in CPU-only mode
• works on Linux CPU version, Windows and OS X

and their Dockerfile generator that

• allows you to customize your own environment with Lego-like modules
• automatically resolves the dependencies for you

很方便，所以就决定是他了。

 因为是ECS嘛，没有显卡，就不上CUDA了，直接CPU Mode。

安装

 下载Image。

docker pull ufoym/deepo:cpu

使用

 启动容器运行。两种方式：
一、如果不要带Jupyter，直接跑python文件就这样：

docker run -it --ipc=host -v /Data/py_workspace:/data ufoym/deepo:cpu bash

 其中 -v /Data/py_workspace:/data 的意思为：将硬盘上的 /Data/py_workspace 映射到容器内的 /data 目录下。可以根据自己的文件位置自行更改。
 比如我这样设置，那么在容器内进入 /data 目录，便可访问到我硬盘内 /Data/py_workspace 文件夹下的内容，如图。

 二、也可以带Jupyter运行。

docker run -i -p 8888:8888  --ipc=host -v /Data/py_workspace:/data ufoym/deepo:cpu jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token=7c4a8d09ca3762af61e59520943dc26494f8941b --notebook-dir='/data'

其中 NotebookApp.token= 后面跟的一串是密码，是 sha1 加密的。可以随便找个sha1在线加密网站生成一下。
-p 8888:8888 意思是将外部8888端口映射到容器8888端口。

运行之后直接浏览器访问下ECS的8888端口。

让我们登录。输入密码，注意是sha1加密后的串。

成功。

执行一下试试。

是不是很方便。不用听风扇呼呼呼地吵了。

运维

 不带jupyter的时候按 Ctrl + P + Q 可以让容器在后台运行。
 如果要重新进入容器，首先查看容器id：

docker ps

然后进入容器:

docker exec -it 容器id /bin/bash 

带Jupyter的话，后台运行我是直接nohup命令的，因为个人不是很喜欢用Jupyter，没有怎么研究：

nohup docker run -i -p 8888:8888  --ipc=host -v /Data/py_workspace:/data ufoym/deepo:cpu jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token=7c4a8d09ca3762af61e59520943dc26494f8941b --notebook-dir='/data' >/Data/py_jupyter.out &

好了，有需要的同学可以试试！