아래의 명령어를 실행하여 tensorflow docker 이미지를 가져온다.
$> sudo docker pull b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full
여기서 참고로 docker는 반드시 sudo 권한에서만 작동되기 때문에 user를 sudo 권한으로 만들어 주거나 docker 그룹에 해당 user를 추가해 주면 된다.
docker 그룹에 user를 추가하는 방법
$> vi /etc/group
group 파일을 연 후, docker:x:999: 이렇게 써있는 부분에 , 해당 유저 id를 추가해 주면 된다.
ex) docker:x:999:test1,test2,test3
image 파일을 다 받았으면 이제 docker 컨테이너를 시작해보자.
$> docker run -it -p 9999:8888 -p 9009:6006 -v /home/test1/work:/root/work --name test_tensor b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full /run_jupyter.sh
위에 스크립트에서 첫번째 포트가 jupyter 포트이고 두번째 포트는 텐서보드를 위한 포트번호이다.
-v는 볼륨인데 외부의 볼륨 저장 위치와 docker image 내부의 볼륨을 공유해 주는 역할을 한다. (samba와 비슷한 역할?)
첫번째 포트번호로 웹에서 주소를 치면 tensor flow용 jupyter가 잘 실행되는 것을 확인할 수가 있다.
이제 tensor board를 실행해볼텐데, tensor board는 tensor flow docker image 안으로 들어가서 실행해줘야 한다.
아래 명령어로 docker image 안으로 들어가자
$> docker exec -it test_tensor bash
docker image 안으로 들어갔으면 아래와 같이 실행해서 tensorboard를 띄우자
$> tensorboard --logdir=./logs --host 0.0.0.0
이제 두번째 포트번호로 웹에서 주소를 티면 tensor board가 실행되는 것을 확인할 수 있다.
아직 tensor board에 그래프 올리는 것은 못해봤고 단지 web service만 띄워봤다.
여기에 그래프를 올리고 동작 상태 등을 모니터링 해 보는 것 같다.
tensor 설치의 모든 영광을 고생하셨을 최고위원 김아무개 선임님께 바칩니다 (-_-)(__)(-_-)
tensor board에 아무런 그래프가 그려지지 않을 경우,
1. global.css가 있는지 확인 한다.
- 나같은 경우에는 global.css가 존재하지 않아서 수동으로 해당 위치에 global.css를 넣어줬다.
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/tensorboard/lib/css/global.css
html,body{
margin: 0;
padding: 0;
height: 100%;
font-family: "RobotoDraft","Roboto",sans-serif;
}
2. 위의 css를 추가했는데 안될 경우 tensorflow을 update한다.
