Dockerを使ってTensorFlow環境を作る

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概要

TensorFlowの開発環境の構築を行います。
Dockerを使ったのは、色々開発するのにPC環境を汚したくないからです。

環境
下記のどちらの環境でも動作確認を行いました。

  • Windows10
  • macOS

Docker環境の準備

まず、Windowsはこちら、MacはこちらからStable版のDocker for xxをダウンロードして、インストールしましょう。

指示通りにインストールすると、Windows&Mac共にDockerアイコンがメニューバーに登録されます。

コマンドでもいいですが、色々開発していくとポートが被ったりするので、Kitematicを使います。
アイコンを右クリックし、Open Kitematicをクリック。
スクリーンショット 2017-03-07 23.41.46.png

Windowsはダウンロードして、Kitematic.exeを実行
Macは指示通りにインストールし、終わったらOpen Kitematicを再度クリック。

スクリーンショット 2017-03-07 23.42.17.png

Docker Hubと特に連携はしないので、CLOSEをクリック。
tensorflowで検索するとすでに出来ているDockerコンテナが表示されます。
スクリーンショット 2017-03-07 23.43.34.png

一番左上にあるItemの・・・をクリックし、「SELECTED TAG:」をクリック。

GPUを使うなら*-gpu、python3を使うなら*-py3、tensorflowのversion1.00を使うなら1.00-*を選びましょう。
よくわからなければ、latestでもok。

選んだらXを押して戻り、「CRAETE」をクリック。

スクリーンショット 2017-03-07 23.45.07.png

右上の「Settings」→「Ports」でDOCKER PORT 8888の隣をクリックすればJupyter Notebookが立ち上がります。
※毎回portが違うため、色々開発するときに被る心配がないので安心です。
※Jupyter Notebookは初回認証があるのでterminalにあるアドレスのportを変えてアクセスし、認証します。

Jupyter Notebookの使い方

下記を参考にすると良いと思います。
【初心者向け】MacでDockerを使ってTensorFlowを試す(Jupyter Notebook)

今後

開発環境が出来たので実際に機械学習をやっていますが、
長くなってしまったり、情報の正確性も怪しくなるため、ブログにでも書きます。


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