今回は特に新しいことはありません。完全に自分用メモです。
最近ローカルPCで機械学習をやりすぎて環境が汚くなりすぎてしまい、いろいろおかしくなってきました。（バージョンとか）
ということで、前々からやろうとしていた環境のDocker完全移行のためのDockerfile(とその周辺一式)を淡々とメモっていきます。
ただそれだけの記事です。
※不定期に勝手に更新するので、その点ご了承ください。
自然言語処理
ElasticSearch関係
分析とは直接関係ないですが、自然言語処理関係で検索エンジンを取り扱うことがあったので念の為。
フォルダ構成はこんな感じ。
. ├── Elasticsearch │ ├── Dockerfile ├── Kibana │ └── Dockerfile └── docker-compose.yml
ElasticSearch
Kibana
こっちもついでに。
docker-compose.yml
Tensorboardとか
TensorBoardとかSudachiとか使いたかったとき。
DeepLearning
TensorFlow
普通に使うやーつ。
Python3
ガッツリ回したいとき用。
notebook
ササッと回したいとき。
Pytorch
こっちの方が意外と好きなやーつ。
Python3
ガッツリ回したいとき用。
GPU使いたいとき
GPU使いたいとき用。
その他分析計
kaggleのレジストリから使用。イメージが重たいから事前にpullしておくこと。
Python使いたいとき
イメージのダウンロードは
docker pull gcr.io/kaggle-images/python
jupyter-notebookの実行は
docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it gcr.io/kaggle-images/python jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --notebook-dir=/tmp/working --allow-root
R使いたいとき
イメージのダウンロードは
docker pull gcr.io/kaggle-images/rstats
jupyter-notebookの実行は
docker run -v $PWD:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it gcr.io/kaggle-images/rstats jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --notebook-dir=/tmp/working --allow-root
powershellだとディレクトリの環境変数PWDが使えないようなので、下記のようにします。
docker run -v C:\<フルバス>:/tmp/working -w=/tmp/working -p 8888:8888 --rm -it gcr.io/kaggle-images/rstats jupyter notebook --no-browser --ip="0.0.0.0" --notebook-dir=/tmp/working --allow-root
ブラウザで入るには、下記では入れます。コンソールに表示されるurlだとlocalhostになっていないのでそこを変更します。
http://localhost:8888/?token=<表示されたtoken>
感想
特になし。本当にただのメモです。
随所にemacsが入っているのは宗教上の理由です。
