docker にて tensorflowが使えるjupyternotebook作成方法について

こちらの記事を参照に
Macを用いてtensorFlowの環境構築を行いました.
(https://qiita.com/mktshhr/items/d6eda04e3b4eae8fd51dの2.1のみ)

しかし,こちらの状態ではlocalのファイルのアクセスができない状態のため,
使いづらい状態となってしまいました.

やりたいこととしては,
dockerの環境下にwork_directoryを作成して
そこに指定したlocalのdirectoryの中身が反映されるような状況にし
jupyter notebook(tensorFlow環境あり)を使用したいのですが,
どのようにしたらよろしいでしょうか.

ご教授していただけると幸いです.

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2021/04/09 追記
terminalにて

docker run -v $(pwd):/work_directory -it -p 8081:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

と実行したところ,work_directoryがjupyter notebook内に見当たらない状態にあり結局状況は改善されていない状態となってしまいました.

ちなみにdocker versionは19.03.13のためversionは問題ないと思います.

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回答1件

ベストアンサー

console
1docker run -it -p 8081:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

上記のコマンドに、次のように -v オプションで
local の絶対パス:work_directory の絶対パス を追加します:

console
1docker run -v $(pwd):/work_directory -it -p 8081:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

上記は local, work_directory にそれぞれ次の場所を指定の場合の例です:

local / work_directory	場所
local	現在のディレクトリー(`$(pwd)` で現在のディレクトリーの絶対パスとなります)
work_directory	`/work_directory`

すると、localのdirectoryの中身が
Docker コンテナーの work_directory にほぼリアルタイムで反映されます

この方法を bindmount といいます

参考:

投稿2021/04/08 15:55

y_shinoda

総合スコア3272

unser

2021/04/09 01:00

ご回答いただきありがとうございます. ただ,こちらを実行したところjupyter notebook内には tensorflow-turorials というディレクトリーのみ存在し, 指定したはずのwork_directoryはどこにもない状態にあります. (詳細は追記いたします.) こちらに関して,どこにwork_directoryが存在するかご教授していただけると幸いです.

bsdfan

2021/04/09 02:02

コンテナ内の/tfでjupyterが動作しているようなので、-v $(PWD):/tf/work_directory のように /tf 以下にマウントしてやるのが良さそうです。

unser

2021/04/09 02:21 編集

ありがとうございます. こちらの方法で解決いたしました. ちなみに,その動作状況はどのようにしたら確認できるかご教授していただけると幸いです.

bsdfan

2021/04/09 02:28

dockerhubのページ(https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/)から、Dockerfileがgithub(https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/dockerfiles)で管理されていることがわかるので、そちらのDockerfileを確認できます。あと、dockerhubのそのページの一番下に、/tf/notebooks にマウントしている例がありますが、そういうのを参考にすればいいと思います。

unser

2021/04/09 08:57

ありがとうございます. 次回以降dockerhubを参照したいと思います.

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