docker tensorflow - arcturus9/useful-link GitHub Wiki

* Final Setup
https://eungbean.github.io/2018/11/09/Ubuntu-Installation2-3/




* Trial Setup  
https://devyurim.github.io/python/tensorflow/development%20enviroment/docker/2018/05/25/tensorflow-3.html
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-1.0)

1. Docker 설치 및 셋팅
(1) docker Install

$ curl -fsSL https://get.docker.com/ | sudo sh

$ sudo usermod -aG docker $USER           // 현재 접속중인 사용자에게 권한주기
$ sudo usermod -aG docker ailab           // 'ailab' 사용자에게 권한주기


$ docker version

2. NVIDIA-docker 설치
(2) NVIDIA-docker
nvidia-docker : https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
nvidia-docker 1.0 설치 공식문서 : https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/Installation-(version-1.0) 

$ sudo apt-get install nvidia-docker

$ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi


2. NVIDIA 드라이브, CUDA, cuDNN 설치 확인
NVIDIA 드라이버 설치 : https://devyurim.github.io/2018/05/24/15.html
CUDA 9.0, cuDNN 7.0 설치 : https://devyurim.github.io/2018/05/25/16.html


$ cat /usr/local/cuda/version.txt                                                   // cuda 설치 확인
$ cat /usr/include/cudnn.h | grep -E "CUDNN_MAJOR|CUDNN_MINOR|CUDNN_PATCHLEVEL"     // cuDNN 설치 확인


3. Tensorflow Docker 설치
도커(Docker)는 이미지(image)파일을 이용하여 개발 환경을 운영할 수 있다. 텐서플로우에서 공식적으로 제공하는 텐서플로우 도커를 다운로드 받을 수 있다.

우선 공식 무료 배포 이미지들을 다운로드 받으려면 docker hub 홈페이지에 가입이 필요하다.

DockerHub : https://hub.docker.com/ 

그리고 터미널에서 아래의 명령어를 이용하여 docker hub에 로그인해준다.

$ docker login

$ docker pull tensorflow/tensorflow:1.8.0-gpu-py3       // 태그명이 1.8.0-gpu-py3인 텐서플로우 이미지 다운로드
$ docker images                                         // 도커 내 이미지 확인 명령어


이미지를 다운 로드 받았으면 nvidia-docker를 이용하여 컨테이너를 생성하면된다. docker에서 컨테이너를 생성하는 명령어는 run이다. 내가 사용한 옵션은 다음과 같다.

$ nvidia-docker run -it \
-p 8891:8888 -p 6006:6006
--name ailab-yurim
-v /home/ailab/docker/ailab-yurim:/notebooks \
-e PASSWORD="0000" \
--restart always \
tensorflow/tensorflow:1.8.0-gpu-py3