仮想マシン上のUbuntu 16.04
UbuntuOSインストール
# OSインストール後、アップデートする
apt-get upgrade
apt-get update
apt-get dist-upgrade
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# dockerをインストールする
# https://docs.docker.com/engine/installation/linux/ubuntu/
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# curl他をインストールする
apt-get install curl linux-image-extra-$(uname -r) linux-image-extra-virtual
# docker repositoryをインストールする
apt-get install apt-transport-https ca-certificates
# docker GPG keyをインストールする
curl -fsSL https://yum.dockerproject.org/gpg | sudo apt-key add -
# dockerキーを確認する
apt-key fingerprint 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D
# docker stable repository
add-apt-repository "deb https://apt.dockerproject.org/repo/ ubuntu-$(lsb_release -cs) main"
apt-get update
# dockerをインストールする
apt-get install docker-engine
# dockerバージョンリスト
apt-cache madison docker-engine
# docker動作確認
docker run hello-world
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# Docker image datalab版
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# 予めGoogle Cloud Platformでプロジェクト作成を終わらせておくこと
# datalab版
# https://cloud.google.com/ml/docs/how-tos/getting-set-up?hl=ja
# datalab版: gcr.io/cloud-datalab/datalab:local
# git: https://github.com/googledatalab/datalab
# git版からdocker imageを作る: https://github.com/googledatalab/datalab/wiki/Getting-Started
docker pull gcr.io/cloud-datalab/datalab:local
docker run -it -p 8081:8080 gcr.io/cloud-datalab/datalab:local
cd
curl https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/master/tools/setup_docker.sh | bash
gcloud auth login
# URLが表示されるのでリンクに飛んでコードを取得し、ターミナルに張り付ける
gcloud config set project myproject-123456
root@04065bfe6d0a:~# curl https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/cloudml-samples/master/tools/check_environment.py | python
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% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 3557 100 3557 0 0 84912 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 86756
WARNING:root:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.
Your active configuration is: [default]
Success! Your environment is configured correctly.
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gcloud ml-engine init-project
# Google Cloud Storageにバケットを作成する(一度作ったことがあれば不要)
PROJECT_ID=$(gcloud config list project --format "value(core.project)")
BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-ml
gsutil mb -l ASIA-EAST1 gs://$BUCKET_NAME
# ここまででdatalabのアカウント設定終了
# project_idが必要だった。DeepFishingプロジェクトを使った。
# pipを更新しておく
pip freeze --local | grep -v '^\-e' | cut -d = -f 1 | xargs -n1 pip install -U
# 一度dockerを抜けてコンテナを停止し、cpu/tensorflowとしてimageを作っておく
docker ps -a
docker stop 04065bfe6d0a
docker commit 04065bfe6d0a lab/tensorflow
# localhostの/home/ubuntu/notebooksをdockerの/notebooksにマウントするため、ディレクトリを作る
mkdir -p /home/ubuntu/notebooks
# datalab版dockerコンテナ起動
docker run -itd -v /home/ubuntu/notebooks:/content/datalab/notebooks -e DATALAB_DEBUG=true -p 8081:8080 lab/tensorflow
# jupyterは http://localhost:8081
# datalabのjupyterはdockerコンテナでは8080で動作しているが、sign-inのauthコールバックがlocalhost:8081になっているため、localhost:8081をdocker:8080に転送して使う
# tensorboardも入っているけれども、実行はCloud MLにするのでここでは起動していない