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。
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
