소개

Pytorch를 사용할 수 있는 Jupyter Notebook 환경을 구축합니다.

손쉽게 Pytorch 사용할 수 있는 환경을 갖고 싶다고 생각했던 것과 Dockerfile이나 yml 파일의 내용, 옵션이라든지 잘 잊어 버리므로 비잊을 위해 기사로 했습니다.

※ Docker는 설치해 주세요.

Docker 이미지 만들기

베이스 이미지는 jupyter/datascience-notebook 를 사용합니다.

이번에는 이것 이외에 pytorch를 설치합니다.
pip 명령은 여기에서 확인하십시오.
아래 그림과 같이 선택했습니다.


그런 다음 Dockerfile에서 컨테이너 이미지를 만듭니다.
Dockerfile은 이런 느낌

FROM jupyter/datascience-notebook

USER root

RUN pip install torch torchvision

USER jovyan
WORKDIR /home/jovyan

이미지 빌드(Docker build)

docker build -t 好きなイメージ名 .

컨테이너 만들기(Docker run)

docker run -p 80:8888 -v ./:/home/jovyan/work イメージ名

p 옵션으로 포트를 지정합니다.

호스트 측은 비어있는 포트를 지정한다

-p 「컨테이너측」:「호스트측」

v 선택적으로 호스트 측 디렉토리를 마운트합니다.

-v 호스트 측 : 컨테이너 측

"호스트 측"디렉토리에 소스 코드를 두십시오.

docker run을 실행하면 http://localhost:8888 에서 jupyter notebook이 표시됩니다.

다만, 이대로라면 Docker run 의 때마다 여러가지 옵션을 지정할 필요가 있어 귀찮아서, docker-compose 그리고 파라미터도 정리해 실행할 수 있도록 한다.

docker-compose에서 실행

docker-compose.yml 을 이런 식으로 작성해,

version: "3"
services:
  jupyterlab:
    build:
      context: .
    user: root
    ports:
      - "80:8888"
    volumes:
      - "./:/home/jovyan/work"
    environment:
      GRANT_SUDO: "yes"
    command: start-notebook.sh --NotebookApp.token=""

docker-compose up --build 를 실행하여 컨테이너를 만들고 시작합니다.

build 에서 Dockerfile을 사용하여 컨테이너를 만들 수 있습니다.

이번은 context: . 그래서 현재 디렉토리에 있는 Dockerfile 를 사용하고 있습니다

ports 에서 포트를 지정합니다.

컨테이너 측 : 호스트 측

volumes 로 마운트할 디렉토리를 지정합니다.

"호스트 측": "컨테이너 측"

command 에서 컨테이너 시작시 명령을 지정합니다.

jupyter notebook을 시작하기 위해 start-notebook.sh를 사용합니다.

옵션 --NotebookApp.token=""

이제 http://localhost:8888에 액세스하면 jupyter notebook을 사용할 수 있다고 생각합니다.

나중에 pytorch에서 다양한 모델을 구현해 봅시다.

이상입니다.