cielcs / generate_

Dockerの習得も兼ねてTensorflowを用いたVAEの生成システム

おそらく使用する環境やライブラリ
Docker, Python3, NVIDIA/CUDA, tensorflow,

Docker環境作り方

1. Dockerfileに必要な要素を記述する~ベースイメージの指定やライブラリのインストール。#まだ分かってないから後で書こう
2. Dockerfileを元にDocker imageをビルドする。
   • コマンド "docker build -t <イメージ名>:<タグ> ."
3. Dockerコンテナの作成。
   • docker run --gpus all -it --rm -v [ホストディレクトリの絶対パス]:[コンテナの絶対パス] [イメージ名] [コマンド]
4. コンテナを毎回破棄するか使い続けるか
   • 使い続けるなら
   • docker start <コンテナ名またはコンテナID> #停止していたコンテナを起動
   • docker exec -it my_container /bin/bash #コンテナに入る
   • 今回は毎回破棄する予定。

コマンド一覧

• docker images #作成したDockerイメージの一覧を表示
• docker ps -a #作成したDockerコンテナ一覧を表示
• docker build -t my_cuda_image:1.0 . # imageビルドの例
• docker run --gpus all -it --rm -v D:\Programing\vaesystem:/home vae_image:1.0 /bin/bash #コンテナ作成の例。消去オプションとかマウントするパスが書いてある。
• docker container prune #未使用コンテナを消去
• docker rmi [イメージID] # docker image消去

Dokerfileの書き方

• とりあえずFROM ~でベースイメージ指定
• RUNでコマンド実行
• TODO 追記する