komeの備忘録

東大院卒外資ITエンジニアの技術ブログ

Docker+jupyter+kerasでお手軽にディープラーニングを試す

f:id:komee:20180228214729j:plain 前回構築したDocker環境を用いて、特別な環境設定なしで、ディープラーニングをできる環境を構築したメモ。

環境
OS: Ubuntu16.04 LTS Server
CPU: Intel x86_64

目次

Dockerのインストール

前回記事を参考にやっちゃってください。

www.komee.org

Dockerを動かす

ワンライナーで動くぞ!!楽しい!!

$ sudo docker run -p 8888:8888 kotomo/deep_docker:latest /bin/bash -c "/root/anaconda3/bin/jupyter-notebook"

コンテナの起動と同時に、jupyternotebookがフォアグラウンドで立ち上がるため、標準入力は一時的に使えなくなる。嫌な人は、先程のコマンドをバックグラウンドで実行すればいい。

動作確認

http://[ip addr]:8888アドレスへアクセスし、既に起動しているjupyter notebookに入る。

[ip addr]は任意の値に変更する。ローカルマシン上でアクセスするのであれば、localhostや127.0.0.1、リモートマシンであれば、対象のIPアドレスやドメインを入力しよう。

jupyter notebookが立ち上がる。既にディープラーニングの環境構築は終わっているので、mnist-deepをクリックし、上部タブから、Cellの中にあるRun Allをクリックすることで、いきなり学習が始まる。

やっていることは、手書き文字判別である。学習が終わるまで、しばし待とう。

学習がすべて終わると最下部に学習結果が表示される。大体98%くらいの精度で識別できるようになったことがわかる。

今回利用したDocker Hubのアドレス

Docker hub

https://hub.docker.com/r/kotomo/deep_docker/  

(C) komee.org