TensorFlow : Docker イメージ (CPU) を利用する2023/07/14

	機械学習ライブラリー TensorFlow をインストールします。当例では、TensorFlow 公式の Docker イメージをダウンロードして、コンテナーから TensorFlow を利用します。 Docker イメージは GPU サポート無しの CPU オンリーのイメージを使用します。
[1]	こちらを参考に Docker をインストールしておきます。
[2]	TensorFlow Docker (CPU) の利用例です。

root@dlp:~#

docker pull tensorflow/tensorflow:latest

root@dlp:~#

docker images

REPOSITORY              TAG                          IMAGE ID       CREATED       SIZE
tensorflow/tensorflow   latest                       f9de31709f1f   7 days ago    1.64GB

# コンテナー実行

root@dlp:~#

docker run --rm tensorflow/tensorflow:latest \
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2023-07-14 08:20:31.036699: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
tf.Tensor(640.3597, shape=(), dtype=float32)

# Hello World テストスクリプトを作成してコンテナーから実行

root@dlp:~#

vi hello_tensorflow.py

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow World!')
tf.print(hello)

root@dlp:~#

docker run --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp tensorflow/tensorflow:latest python3 ./hello_tensorflow.py

2023-07-14 08:21:08.274859: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.
To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Hello, TensorFlow World!

[3]	Jupyter Notebook を含むイメージの利用例です。

root@dlp:~#

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

root@dlp:~#

docker images

REPOSITORY              TAG                          IMAGE ID       CREATED       SIZE
tensorflow/tensorflow   latest-jupyter               30902b4c7482   7 days ago    1.92GB
tensorflow/tensorflow   latest                       f9de31709f1f   7 days ago    1.64GB

# コンテナーをデーモンとして実行

root@dlp:~#

docker run -dt -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

a2c4cd0c12f8d36b24e54edc257099cba7581c1ed6d14864595879e6e47f49b6

root@dlp:~#

docker ps

CONTAINER ID   IMAGE                                  COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                                       NAMES
7f5c428050d9   tensorflow/tensorflow:latest-jupyter   "bash -c 'source /et…"   7 seconds ago   Up 5 seconds   0.0.0.0:8888->8888/tcp, :::8888->8888/tcp   sad_varahamihira

# URL 確認

root@dlp:~#

docker exec 7f5c428050d9 bash -c "jupyter notebook list"

Currently running servers:
http://0.0.0.0:8888/?token=4626a46c8e5294bcefdf4b21632cec0ae2fe5bf3680c1d0f :: /tf

表示された URL にアクセスすると Jupyter Notebook が利用できます。