通告 欢迎访问爱刷机(原爱搜路由、爱搜啊博客aisoa.cn)

Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境

2022-01-01
0评论
/
阅读
爱搜啊

Linux命令安装启动Docker

使用 Docker 部署 TensorFlow 环境

提示

本部分面向没有 Docker 经验的读者。对于已熟悉 Docker 的读者,可直接参考 TensorFlow 官方文档 进行部署。

Docker 是轻量级的容器(Container)环境,通过将程序放在虚拟的 “容器” 或者说 “保护层” 中运行,既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦,又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用 Docker 部署 TensorFlow 的步骤如下:

1、安装 Docker 。Windows 下,下载官方网站的安装包进行安装即可。Linux 下建议使用 官方的快速脚本 进行安装,即命令行下输入:

wget -qO- https://get.docker.com/ | sh

如果当前的用户非 root 用户,可以执行

sudo usermod -aG docker your-user

命令将当前用户加入 Docker 用户组。重新登录后即可直接运行 Docker。

Linux 下通过以下命令启动 Docker 服务:

sudo service docker start

2、拉取 TensorFlow 映像。Docker 将应用程序及其依赖打包在映像文件中,通过映像文件生成容器。使用

docker image pull

命令拉取适合自己需求的 TensorFlow 映像,例如:

docker image pull tensorflow/tensorflow:latest-py3        # 最新稳定版本TensorFlow(Python 3.5,CPU版)
docker image pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3    # 最新稳定版本TensorFlow(Python 3.5,GPU版)

更多映像版本可参考TensorFlow 官方文档

小技巧

可以视网络环境使用 DaoCloud 的 Docker 映像镜像 以提高下载速度。

基于拉取的映像文件,创建并启动 TensorFlow 容器。使用

docker container run

命令创建一个新的 TensorFlow 容器并启动。

CPU 版本的 TensorFlow:

docker container run -it tensorflow/tensorflow:latest-py3 bash

提示

docker container run 命令的部分选项如下:

-it 让 docker 运行的容器能够在终端进行交互,具体而言:

-i ( --interactive ):允许与容器内的标准输入 (STDIN) 进行交互。

-t ( --tty ):在新容器中指定一个伪终端。

--rm :当容器中的进程运行完毕后自动删除容器。

tensorflow/tensorflow:latest-py3 :新容器基于的映像。如果本地不存在指定的映像,会自动从公有仓库下载。

bash 在容器中运行的命令(进程)。Bash 是大多数 Linux 系统的默认 Shell。

GPU 版本的 TensorFlow:

若需在 TensorFlow Docker 容器中开启 GPU 支持,需要具有一块 NVIDIA 显卡并已正确安装驱动程序(详见 “TensorFlow 安装” 一章 )。同时需要安装 nvidia-docker 。依照官方文档中的 quickstart 部分逐行输入命令即可。

警告

当前 nvidia-docker 仅支持 Linux。

安装完毕后,在

docker container run

命令中添加 --runtime=nvidia 选项,并基于具有 GPU 支持的 TensorFlow Docker 映像启动容器即可,即:

docker container run -it --runtime=nvidia tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 bash

Docker 常用命令

映像(image)相关操作:

docker image pull [image_name]  # 从仓库中拉取映像[image_name]到本机
docker image ls                 # 列出所有本地映像
docker image rm [image_name]    # 删除名为[image_name]的本地映像

容器(container)相关操作:

docker container run [image_name] [command] # 基于[image_name]映像建立并启动容器,并运行[command]
docker container ls                         # 列出本机正在运行的容器
                                            # (加入--all参数列出所有容器,包括已停止运行的容器)
docker container rm [container_id]          # 删除ID为[container_id]的容器

本站附件分享,如果附件失效,可以去找找看

诚通网盘附件百度网盘附件


标签: Docker Linux
于2022-01-01发布