利用docker环境配置jupyter notebook进行学习

昨天想着用jupyter notebook咱anaconda虚拟环境下进行深度学习，然后配置完之后（想要配置的话可以参见我的这篇教程在anaconda虚拟环境下使用jupyter noterbook进行开发教程），装环境的时候有的包下载速度真的不尽如人意，所以就想着用docker来配置jupyter notebook，毕竟这docker只要一次配置，怎么玩都可以，省了配置环境的苦，还是阔以滴。

我的前提配置环境：

Ubuntu18.04、已安装好docker、nvidia-docker、基础的docker镜像和容器的知识。

1、创建容器及配置

打开终端，输入以下代码创建可以启用GPU的容器。

NV_GPU=0 nvidia-docker run -it --name mydeepo -p 7777:8888 -v /home/yijie/Codes:/home ufoym/deepo /bin/bash

 NV_GPU=0 选择第0个GPU设备 ，用nvidia-docker命令才能在容器中启用GPU，如果不用GPU，可以改为docker命令，参见附录；这里会重新创建一个容器，如果已经存在的容器，可以换一个名字。

其中涉及到我们要更改的地方：

--name mydeepo中的mydeepo为容器名字，可以自己指定；

/home/yijie/Codes:/hom中冒号前为需要挂载到容器里面的文件夹的本地路径，冒号后面为容器中的虚拟地址，挂载完成之后，镜像内就可以共本地主机里的文件；

ufoym/deepo为容器依赖的镜像名。

2、配置jupyter notebook

进入容器，若是关闭终端而容器没关，请先优雅的关闭容器再打开，打开后终端再进入容器，详细代码参见附录。

在容器内创建存放jupyter notebook的文件夹

cd home    # 进入相关文件夹

mkdir jupyter    # 创建jupyter文件夹

设置jupyter notebook的配置文件

vim ~/.jupyter/jupyter-notebook-config.py    # 需要调用vim，没有安装的先自行安装

加入如下内容：

c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.password = u'sha1:617e61147d70:3253e38389d33fed2108fd09e06d4b2ec26e91b7'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port =8888

这里需要自己变动的是第二行的passwd，自己生成的步骤如下，另外打开一个终端，输入ipython或python：

In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:    # 自己设置一个密码，例如1234
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:******'

将生成的密码替换到之前打开的vim界面下的相应位置。

3、启动jupyter notebook

配置完成后，就可以在容器内shell界面启动jupyter了。输入以下代码：

jupyter notebook --allow-root

输入代码后，并没有按预期的跳出jupyter notebook，终端显示如下：

root@1b93da49106d:/# jupyter notebook --allow-root
[W 07:35:09.339 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 07:35:09.342 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /
[I 07:35:09.342 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 07:35:09.342 NotebookApp] http://1b93da49106d:8888/
[I 07:35:09.342 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).

这是因为docker产生的container是一个新的环境，提示链接的服务器端口已经从8888变成之前我们绑定的7777了，所以需要在浏览器里自己输入网址（这里的地址按自己终端的提示而定，我配置的时候，没有显示这个地址，只显示了如下http://1b93da49106d:8888/，但是当我尝试在浏览器输入该网址的时候，终端会提示出网址，如下所示，即更改成提示的网址并将端口改为7777就可以了，在我这里，即在浏览器输入http://127.17.0.1:7777）

root@1b93da49106d:/# jupyter notebook --allow-root
[W 07:35:09.339 NotebookApp] WARNING: The notebook server is listening on all IP addresses and not using encryption. This is not recommended.
[I 07:35:09.342 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /
[I 07:35:09.342 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 07:35:09.342 NotebookApp] http://1b93da49106d:8888/
[I 07:35:09.342 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[I 07:35:17.884 NotebookApp] 302 GET / (172.17.0.1) 2.08ms

顺利的话，就可以进入jupyter notebook了，输入之前设置的密码，就可以登录进熟悉的界面了。

可能会遇到的问题，有的同学退出的时候，可能习惯了直接关浏览器关终端，这样在第二次进入jupyter notebook的时候，就会遇到一些问题，比如说端口被占用啥的，此时的解决方法，是进入容器（如果没有正常关闭jupyter notebook的话，会直接在打开就jupyter notebook的状态），Ctrl+c，y，关闭jupyter notebook，再docker stop mydeepo停止容器，然后docker start mydeepo启动容器，docker attach mydeepo进入容器，输入jupyter notebook --allow-root，在浏览器输入网址，打开jupyter notebook，～走正常的流程就可以了。

所以，一定要记得怎么退出的时候，在终端退出jupyter notebook！接下来就可以愉快的进行学习了！推荐一个镜像ufoym/deepo，什么都有！

 

附录

1、通过交互式shell创建docker容器

Docker的镜像称为image，容器称为container。对于Docker来说，image是静态的，类似于操作系统快照，而container则是动态的，是image的运行实例，类似于conda下面的虚拟环境。比如，有一个image名称为ufoym/deepo，那么比如现在我们创建这个image的container并且进入到这个container的bash命令如下：

docker run -it --name mydeepo ufoym/deepo:latest /bin/bash

其中-i -t 表示创建一个提供交互式shell的容器。

ufoym/deepo是镜像名，如果本地不存在，回到仓库中下载。

latest是镜像ufoym/deepo的标签，可以用命令docker images查看镜像的标签名称。

/bin/bash 是指定容器创建后立即执行的命令。

对于交互式容器，当退出shell后，容器会关闭。 后面可以通过命令重新启动容器。

2、其他docker命令如下：

exit    # 退出交互式shell容器

docker ps -a    # 查看所有存在的容器

docker rm mydeepo    # 强制删除创建名字为mydeepo的容器

docker start mydeepo    # 开启容器，mydeepo为容器名字

docker stop mydeepo    # 关闭容器，mydeepo为容器名字

docker attach mydeepo    # 进入容器，mydeepo为容器名