AITCオープンラボ第3回機械学習勉強会資料 (AITC TensorFlow勉強会資料より) 2016年6月27日

1. MacでTensorFlow on Dockerを
使って見る
AITCオープンラボ第３回機械学習勉強会資料
（AITC TensorFlow勉強会資料より）
２０１６年６月２７日 吉田

2.  設立主旨
TensorFlowを中心に、ディープラーニング分野をメンバーが自発的
に学びつ つ、理解が難しい点や困ったことをお互いに持ち寄って相
談し、協力しながら解決する「場」を、定期的に設けること
 目標
メンバー各自が、ディープラーニング分野の技術リーダーとなり、
社内外において後続するエンジニアたちにこの先端技術をさらに広
めていくこと、そのために必要なノウハウを共有していくこと
 活動
グループごとにその日の目標（MNIST線形回帰の完全理解等）を決
めて、助け合いながら作業。そこで得た「課題と解決」ノウハウを、
最後にグループ発表して共有する
TensorFlow勉強会について
６月２４日発足

3.  Dockerとかいうものを使ってみたかった
 インストールや一時保存/再起動が簡単だろう
 自分のMacは他の用途にも色々使っているので、
TensorFlow用の設定（があれば）を独立にしてお
きたい
なぜDockerか？

4.  Dockerが、Mac OSX上で直接動作するようになった
のはこの３月（private β）からで、まだ頼れる情報
が少ない。
 安定して使われているDockerはVirtualBoxで動作。
 ４つのものを新しく知る必要がある：
 VirtualBox
 Docker
 pythonとJupyter
 TensorFlow
でも意外に面倒だった
今月Public βになりました

5. Mac上のDockerの構成

6.  自分がどの環境で操作しているのか意識が必要
 Mac OSX
 VirtulaBox上のLinux VM
 Dockerコンテナ
 それぞれでファイルシステムが違うし、PATHも違
う
戸惑うこと

7.  以下の説明にしたがってインストール：
「Mac OSX で Docker 入門 (Docker Toolbox版)」
http://blog.tokoyax.com/entry/docker/tutorial-osx
 説明の通りhello-worldコンテナを動かす
docker run hello-world
 次にnginxを動かしてみる
docker run -d -P --name web nginx
 動いているか確かめる
docker ps -a
Dockerのインストール

8.  Docker Quickstart Terminal で起動したターミナルか
らだとdockerコマンドが使えるが、自分で起動し
たターミナルからはdockerコマンドが使えない
 docker ps –aで見るとhello-worldが残っている
 nginxが動いているのにブラウザから
localhost:8080
ではアクセスできない
ここでちょっとハマったこと

9.  dockerコマンドを使うにはdocker deamonと接続す
る環境設定が必要
eval $(docker-machine env)
 不要なコンテナの削除は
docker rm xxx
xxxはdocker ps –aでわかるIDかname
 IPアドレスは docker-machine ip
ポート番号は docker port xxx
でわかる
解決策

10.  defaultというVMが作られるが、割り当てている
CPUの数やメモリサイズを変更した
 コア２個しかないのに４個になっていたので２個
に変更
「プロセッサー（CPU）のコア数を変更する方法」
http://pc-karuma.net/virtualbox-processors-settings/
 メモリは1Gだったので4Gに変更
「仮想マシンのメモリ容量を変更（増やす）」
http://pc-karuma.net/virtualbox-change-memory-size/
default VMの設定変更

11.  Dockerだからインストール不要！ただ起動すれば
OK
docker run –it gcr.io/tensorflow/tensorflow
でいけるはず…
 と思ったけど、ここから５つの問題点に遭遇
1. docker runコマンドが戻ってこない
2. コンテナ名が変な名前で煩わしい
3. pythonを起動しても TensorFlow がimportできない
4. ブラウザからアクセスできない
5. Mac OS上のファイルが使えない
TensorFlowの起動

12.  tensorflowサイトの説明では、起動後に＄ではなく
て＃のプロンプトが出て、pythonを起動して試す
ことができるはずなのに、いつまでたっても＃が
でてこない。
 ターミナルが一つ占有されたままになるので、
Cntl-Z bgとしなければならない
 おそらく以前はシェルが動くコンテナだったのだ
ろうが、今はJupyterが動いているのだった
 -it がターミナルを占有するオプションなので使え
ない！
 バックグラウンド動作にするには -d
docker runコマンドが戻らない

13.  docker ps でコンテナ名はわかるけど、変な２単語
の組み合わせなので面倒
 コンテナ名は明示的に指定しよう
docker run --name tensorflow
(--はハイフン２つ）
コンテナ名が煩わしい

14.  ターミナルでpythonを起動して動作確認しようとす
ると
tensorflowが無くてimportできないと言われる…
 環境が違う！ Mac OSX上にはtensorflowは無い
 tensorflowコンテナ環境に入らないといけない：
docker exec -it tensorflow bash
（コンテナ名がtensorflowである場合）
 終わったらexit()とexitでMac OSXに戻る
 でも、せっかくだからJupyterを使おう！
tensorflowをimportできない

15.  docker-machine ipでIPアドレスはわかるけど…
 ポートフォワードをしていないからだ！
 nginxと同様に-Pでもいいけど、それだと適当な
ポート番号にされてしまう。
 -pを使うと、ポート番号を指定できる：
-p 8888:8888 –p 6006:6006
8888はJupyter notebook、6006はTensorBoardのポート
Jupyterにアクセスできない

16.  うっかりVM廃棄したらファイルが無くなってしま
う
 Jupyterじゃなくて使い慣れたエディタを使いたい
等
 ポイント：
1. dockerコンテナはdocker VMのファイルシステムを
マウントできる
2. docker VMは、Mac OSの/Usersを共有している
3. Jupyterのホームディレクトリは/notebooks
 以上から、例えば/Users/home/pysrcを共有するに
は
コンテナとMac OSとのファイル共
有

17.  docker run –it … で起動してしまった人は
 ターミナルを開く
 eval $(docker-machine env)
 docker ps –a で./run_Jupyter.shが動いているコンテナの名前xxxxを調べる
 docker stop xxxxで止める
 docker rm xxxxで削除
 共有フォルダーを/Usersの下に作っておく(例：/Users/home/pysrc)
 以下で再起動する：
docker run -d -p 8888:8888 -p 6006:6006
–v /Users/home/pysrc:/notebooks/pysrc --name tensorflow
gcr.io/tensorflow/tensorflow
 IPアドレスをdocker-machine ipで確認(192.168.99.100がデフォルト)
 ブラウザで 192.168.99.100：8888でJupyter Notebookにアクセス
ということで

18.  tensorflowコンテナのJupyterの
 1_hello_tensorflow
 2_getting_started
 3_mnist_from_scratch
 tensorflow.orgのTUTORIALS
 MNIST For ML Beginners
 「Jupyter事始め」 Qiita Blog
お勧めのチュートリアル