Docker Container auf VM bringen

[thgnaedi]

Docker Container auf VM bringen

[PaddyK92]

https://www.tensorflow.org/install/docker

[timethethyme]

1.) Run container
tf_docker_1.5.0 ist aktuelles Image
docker run -p 7777:8888 -p 6006:6006 -v /data/DeepRain/Data:/notebooks/local/ -it tf_docker_1.5.0

Parameter:
(Ordner der von container gemounted werden soll: Dadruch können Notebooks über den Container gestartet werden)
-v PATH_ON_VM:LOCATION_ON_NOTEBOOK
-p PORT_ON_VM:PORT_ON_CONTAINER

2.) Connect with ssh:
ssh -N -f -L localhost:7777:localhost:7777 [email protected]
PW: ***

3.) Access Notebook:
Navigate to http://localhost:7777/tree
Access Token: tensorchiefs

[etgramli]

Die neueste Version von TF liefert folgene Fehlermeldung:
2019-06-20 12:28:54.309547: F tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:37] The TensorFlow library was compiled to use SSE4.1 instructions, but these aren't available on your machine.

Eine aktuelle Version muss man evt selbt kompilieren: https://www.tensorflow.org/install/source
Vielleicht hilft auch:
https://stackoverflow.com/questions/41293077/how-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx-instructions

[etgramli]

In Python erscheint beim Versneden von neuem Code mit V1.5.0:

ImportErrorTraceback (most recent call last)
in
----> 1 from extendet_CNN_test import train_realdata
2 train_realdata(model, sb, n_epoch=80, savename="{FEHLERFUNKTIONSNAME}", channelsLast=True, use_logfile=True,
3 load_last_state=True)

/notebooks/local/NetworkTypes/extendet_CNN_test.py in
4 import numpy as np
5 import os
----> 6 from tensorflow.keras.models import load_model
7 import matplotlib.pyplot as plt
8 import keras

ImportError: No module named 'tensorflow.keras'

[etgramli]

Docker images anzeigen:
docker images

Docker container anzeigen:
docker ps

Docker im Hintergrund starten (und Verzeichnis einbinden):
docker run -dt -v /data/DeepRain/:/data-docker/DeepRain/ <image-id>

Sich per Bash mit Docker-Container verbinden:
docker exec -it <container-id> /bin/bash

Änderungen am image speichern (!!! falls nicht im Hintergund gestartet von zweiter Shell !!!):
docker commit <container-id> <image-id>:<tag>