도커 준비하기

도커 Docker

윈도우용 도커

1. 툴박스
- 하이퍼V없는 애들을 위해 Virtual Box를 쓰는 것


2. 도커 for Windows
- 하이퍼V : 윈도우의 가상환경을 만드는 것. cmos 들어가서 하이퍼v 켜야함

-v -volumn 폴더 공유
-p 포트 포워딩
-d 깔고 실행은 하되 들어가지 않는 거
-it 터미널 입력을 위한 옵션 걍 해야하는거 터미널에선 
--name 이름  이름 주는거
--volum

docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
docker run --help  명령어 기능 확인
docker rm [컨테이너주소] [컨테이너주소2] 컨테이너 삭제
docker rmi 이미지주소   이미지 삭제
docker attach [컨테이너주소] 기존에 실행되고있는 배쉬로 들어가기
docker exec -it [컨테이너주소] /bin/bash 새로 배쉬 켜버리기
docker ps -a
docker stop 
docker start 
주소값은 4자리만 입력해도 인식



#Docker #Tensorflow #Basic #Example
- 도커란 무엇인가?
http://www.slideshare.net/pyrasis/docker-docker-38286477
OS에 부담을 주지 않는 매우 효율이 좋은 가상화 도구
VM보다 훨씬 구조가 간단함. 기본 OS 99% 의 성능을 냄

----1.Windows에 Docker 설치----
http://solarisailab.com/archives/384

----2. Tensorflow 실행 방법(동현 정리)----

Jupiter Notebook -> 주소:8888
tensorBoard -> 주소:6006

-Tensorflow 도커 버전(GPU는 리눅스만 동작)
• 기본 버전
• gcr.io/tensorflow/tensorflow: TensorFlow CPU 바이너리 이미지.

• 고급 버전
• gcr.io/tensorflow/tensorflow-full : 전체 소스 코드도 포함
• gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel: CPU 바이너리 이미지와 소스 코드.
• gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu: TensorFlow GPU 바이너리 이미지.
• gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel-gpu: GPU 바이너리 이미지와 소스 코드.


@기본 버전 생성 방법
IP 주소 파악 : docker-machine ls
실행 : docker run -p 8888:8888 -p 6006:6006 -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

@고급 버전 생성 방법
: 모든 예제 코드가 있는 버전
IP 주소 파악 : docker-machine ls
실행 : docker run -p 8888:8888 -p 6006:6006 -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full
   1. jupyter notebook
   2. tensorboard --logdir=/logtensorflow/

@tensorflow 종료 및 실행
docker ps -a
docker start 컨테이너 이름
docker stop 컨테이너 이름
   
@도커 여러가지 실행 및 중지 방법
docker run -p 8888:8888 -p 6006:6006 -it  b.gcr.io/tensorflow/tensorflow
docker start {CONTAINER이름}  # CONTAINER가 Background로 실행된다.
docker attach {CONTAINER이름}  # Background로 실행 중인 CONTAINER에 접속할 수 있다.
docker start -ia {CONTAINER이름} # Foreground 로 CONTAINER를 실행한다.
Docker stop {CONTAINER이름}
docker exec -it  {CONTAINER이름} /bin/bash #도커 커맨드로 접속

attach와 exec 둘다 컨테이너에 접속하는 커맨드이다.

attach는 실행되고 있는 container에 접속할 때 사용한다.
참고로 container의 pid 1은 리눅스에 의해 특별하게 관리되고 있어서 기본 액션 시그널을 무시한다. 그래서 따로 코드상에서 정해놓지 않은 이상 SIGINT 또는 SIGTERM 같은 것으로 종료되지 않는다.
웹서버같이 백그라운드에서 실행되는 container에 attach로 접속하면 커맨드는 입력학 수 없고 로그만 볼 수 있다.


@도커 이미지 및 컨테이너 삭제 방법
이미지 : 프로그램
컨테이너 : 프로세스

특정 컨테이너 삭제
# docker rm  <CONTAINER ID>
특정 이미지 삭제
# docker rmi  <IMAGE ID>

모든 컨테이너 중지 및 삭제
# docker stop $(docker ps -a -q)
# docker rm $(docker ps -a -q)

모든 이미지 삭제
docker rmi $(docker images -q)

이미지 목록 확인
root@tecadmin:~# docker images
컨테이너 목록 확인
root@tecadmin:~# docker ps -a

--tensorboard 에러 날경우
http://yujuwon.tistory.com/entry/Tensorflow-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0

----3. tensorflow 초기 실습 문서----
https://gist.github.com/haje01/202ac276bace4b25dd3f

----4. tensorboard 사용법----

http://pythonkim.tistory.com/39