본문 바로가기

Enginius/Python&TensorFlow

Docker 사용하기

이미지: 도커 실행 파일 

컨테이너: 이미지 파일에서 실행된 공간 


어떤 docker가 설치되어 있는지 검색하려면  

sudo nvidia-docker images


위와 같이 나온다. 


컨테이너를 여는 명령어

nvidia-docker run nvidia/cuda CONTAINER_NAME /bin/bash

혹은 

nvidia-docker run nvidia/cuda-7.5-cudnn5-devel CONTAINER_NAME /bin/bash


여기서 뒤에 있는 /bin/bash 는 기본으로 열 프로그램? 


어떤 docker들이 현재 열려있는지 검색하려면 

sudo docker ps -a

이라고 치면 된다. 


이미 열려져있는 컨테이너에 접속하려면 

sudo docker exec -it CONTAINER_NAME /bin/bash

이라고 치면 된다. (이 때 이 CONTAINER_NAME들은 sudo docker ps -a에서 검색이 되어야 한다.)



이 환경에서 Jupyter를 쓰기 위해서는 도커 내부로 접속할 수 있게 해줘야 한다. 

이렇게 하기 위해선 

sudo docker run -p 8888:8888 -it -v "$(pwd):/workspace" --rm metal/ml /bin/zsh

위와 같이 컨테이너를 열어야 한다. 


참고 링크: http://haanjack.github.io/metal/2016-05-02-docker/

참고 링크: http://pyrasis.com/Docker/Docker-HOWTO


도커를 설치하는 것은 잘은 모르겠지만 아래 명령어로 되는 것 같다. 

sudo docker build ???


승규가 만든 DockerFile을 보자. 



'Enginius > Python&TensorFlow' 카테고리의 다른 글

도커와 텐서플로우 설치하기  (0) 2016.11.30
GPU 머신 조립하기  (2) 2016.11.25
Virtual environment 사용하기  (0) 2016.11.17
Download files from server  (0) 2016.07.21
letsencrypt renew  (0) 2016.07.17