docker在浏览器里为你提供深度学习系统！

0. 说明

转载请注明原始出处！

项目地址：
https://github.com/LeoCHANGcn/Nvidia-docker-Ubuntu-16.04-Unity-Desktop-TensorFlow-with-GPU.

由于一般的服务器都是Linux系统，并且考虑到隔离用户，最好的方法是使用Docker容器，docker类似于虚拟机，但是很轻量，效率很高，可以使用显卡资源！好多实验室或者研究团体使用docker为团队成员提供计算资源。但是这存在一个问题，就是docker本身是没有图形界面的，因此需要查看模型效果的时候不是很方便。

本项目旨在在GPU服务器的服务端配置可视化容器，满足大家的深度学习要求的同时，提供一个类似原生系统的操作体验。本项目可以在浏览器里为你提供一个接近原生的操作系统，在浏览器的系统里面进行深度学习编程！

开始之前，你需要对docker有一些了解。然后电脑需要一个满足深度学习要求的强悍显卡，电脑需要安装了dockr以及nvidia-docker。Docker和nvidia-docker请自行搜索官网安装。

如果感觉不错，可以github上给一颗星哦！

1. 概览

• 友好的人机交互界面
• 自适应浏览器分辨率
• opencv3.4 (GPU加速版)
• tensorflow1.6
• CUDA9.0
• cudnn 7
• 自行更改密码，个人信息更安全
• 丰富的端口映射
• 安全的数据管理机制
• 丰富的容器内应用

2. 接近原生unity桌面的操作体验！

首先：

git clone https://github.com/LeoCHANGcn/Nvidia-docker-Ubuntu-16.04-Unity-Desktop-TensorFlow-with-GPU

cd Nvidia-docker-Ubuntu-16.04-Unity-Desktop-TensorFlow-with-GPU

你可以根据github里的命令进行编译：

sudo nvidia-docker build -t leeochang/deep_learning:v0.1 .

或者直接pull:

sudo docker pull leeochang/deep_learning:v0.1

然后在服务器运行：

sudo nvidia-docker run -itd -p 16068:6080 -p 16062:22 -e PASSWORD=0000 -e SUDO=yes leeochang/deep_learning:v0.1

-e PASSWORD=**** 设置密码（作为noVNC登陆密码和系统密码）
-e SUDO=yes 设置登录后允许root权限
-p 暴露端口 6080是登陆界面提供端口;22是ssh端口

在本地打开浏览器，输入

 http://[your ip address]:16068/vnc.html

然后就可以登陆了！

3. 自适应分辨率

浏览器左侧控制栏进行如下选择可以自适应分辨率(选择远端调整大小)：

4. 终端

由于gnome terminal在容器里无法运行，所以配置了guake（推荐）和tilda两款终端仿真器。这两款终端仿真器都是雷神下拉式风格。

搜索guake启动guake终端，然后使用“F12”快捷键调出。

已经配置好了opencv3.2 Tensorflow1.6 等：

4. 修改密码

使用如下命令修改密码，密码至少是8位数字、子母的组合：

passwd

输入此命令后，根据提示修改密码。修改密码主要保证个人容器无法被其他人登录。

注意，这里的修改密码是修改的ubuntu系统的密码，第一步登录novnc的密码还是你一开始设置的密码，不过不要紧，本次更新为容器配置了锁屏功能，输入以下命令锁屏：

gnome-screensaver-command -l

如果感觉这条指令太长，可以使用自定义命令，输入如下命令：

vim .bashrc

在文件尾添加‘：

alias lock="gnome-screensaver-command -l"

保存并退出，然后：

source .bashrc

这样以后你只需要输入’lock’就可以锁屏了！

5. 文件传输

对于linux用户，可以暴露22端口，然后使用scp命令;
windows可以使用mobaXterm软件，MobaXterm软件下载.

安装完成后打开，点击“start local terminal”

通过监控网站找到容器内对应22端口的主机端口，比如我的是16062，所以输入（下面一条指令每个用户只需要替换端口号即可）：

ssh -p 16062 ubuntu@10.193.0.11

输入你修改后的密码：

然后左侧就会出现文件夹，你可以拖拽下载或者上传。

7. 火狐浏览器崩溃问题修复

容器内火狐浏览器崩溃：

• 做如下修复：地址栏输入about:preferences，将performance里面的选项按照下图取消勾选：

• 然后地址栏输入about:config，作如下修改（双击对应项即可）

• browser.tabs.remote.autostart = false
• webgl.disable-wgl = true
• webgl.disabled = true
• webgl.enable-webgl2 = false

完成上述指令后，重启火狐浏览器即可。

目前使用中没有观察到过浏览器崩溃的情况。

8. Jupyter notebook启动问题

无论是用anaconda安装虚拟环境还是使用原生python安装jupyter,在启动的时候推荐:

jupyter notebook --ip=0.0.0.0

不推荐ip=127.0.0.1，因为这样无法在本地浏览器访问，只能在容器内的火狐浏览器访问，虽然火狐的崩溃问题在刚刚修复了，但是并不确定这些修复可以完全避免崩溃。

Anaconda注意事项

容器内没有配置Anacondaa，但是可以自行配置。

andocnda创建环境的时候，由于opencv是为python3.5和python2.7编译的，所以opencv只能在这两个python版本或更低的版本下使用（亲测python3.6失败）。具体方法是conda创建虚拟环境之后，把/usr/local/lib/python3.5/dist-packages目录下的cv2.so和cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so复制到你的虚拟环境目录下lib/python3.5/site-packages即可使用。