Google Cloud DataLabのTensorFlowをUpdate

（この項目はTensorFlow r1.0リリース前に、最新版のTensorFlowに更新した際の情報です。ライブラリの更新が必要な時に参考にしてください)

チュートリアルに必要なTensorFlowのVersionは、1.0.0です。

Dockerコンテナ一覧

docker ps -aでDockerコンテナの一覧を取得する。(詳細はman docker-ps)

$ docker ps -a

Dockerコンテナとは：Dockerイメージをdocker runすることで作られるDockerインスタンスのこと。dockerが実行するプロセスイメージ。docker stop/startで停止/起動が可能。

Consoleへログイン

取得したNameもしくは、コンテナIDを指定して、ログインする。

[コンテナIDで起動IDで起動]

$ docker exec -it コンテナID /bin/bash

[Nameで起動]

$ docker exec -it MAME /bin/bash

PythonのVersion

ConsoleにログインしたらPythonのVersionを調べる。

$ python -V
Python 2.7.9

TensorFlow 1.0.0へUpdate

Python 2.7系で、TensorFlow 1.0.0にUpdateする。

$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
$ pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

または

pip install tensorflow -U

Updateの確認

一通りアップデートが終わったら

$ pip list

でtensorflowのバージョンを確認し、tensorflow (1.0.0RC0)　が見つかればUpdateされている。

Dockerに保存

最後に、TF1.0.0RC0にUpdateされた状態でDockerを保存する。 再び、docker psで、起動しているDockerコンテナ一覧を取得する。

$ docker ps

コンテナIDをコピーし、下記のコマンドで変更をコミットする

$ docker commit -m "tensorflow version up" 19627749df78 datalab_tf1

コミットが無事成功したら

$ docker images

で好きな名前をつけたimageが作成されていることを確認する

Datalabの再起動

DONTAINER IDを指定して、起動中のDockerを停止する。

$ docker stop 19627749df78

[OS Xで実行:プロジェクトIDを指定]

$ cd ~
$ mkdir -p ./datalab
$ docker run -it -p 127.0.0.1:8081:8080 -p 6006:6006 -v "${HOME}/datalab:/content" \
 -e "PROJECT_ID=プロジェクトID"  \
datalab_tf1

[OS Xで実行:プロジェクトIDを未指定]

$ cd ~
$ mkdir -p ./datalab
$ docker run -it -p 127.0.0.1:8081:8080 -p 6006:6006 -v "${HOME}/datalab:/content" \
datalab_tf1

Consoleへログイン

取得したNameもしくは、コンテナIDを指定して、ログインする。

[コンテナIDで起動]

$ docker exec -it コンテナID /bin/bash

[Nameで起動]

$ docker exec -it MAME /bin/bash

最後に、

$ pip list

をし、tensorflow (1.0.0RC0)を確認できれば、正常にDocker Imageが生成された事になる。