Docker上でのanacondaとVScodeの紐付けの仕方について(ubuntu)

Question

閲覧頂きありがとうございます。

末尾のサイトを見て、DockerへのanacondaとVScodeの導入はうまく行ったのですが、VScodeでプログラムを実行しようとするとうまく実行できません。windowsで開発していたときは、(Dockerは使っていませんでしたが)VScodeのPATHやshellの設定を変更することで実行できていました。
そのため、問題はPATH周辺だと思うのですがLinuxに疎いため、ご教授いただけますと幸いです。

VScodeのキャプチャです。

VScodeのポートのキャプチャです。

よろしくお願いいたします。

anaconda等の導入のための参考サイト↓
https://qiita.com/komiya_____/items/96c14485eb035701e218

追記（コード群）

dockerfile, docker-compose.yml, mnist.pyのコードを追記しました。mnist.pyはKeras Blogのものをほぼそのまま使ったものになります。また、有用な情報となるかわかりませんが、Dockerの環境構築は以下の記事を参考にしました。(ubuntuのバージョンは記事に合わせて18.04にしてあります)

参考記事：https://qiita.com/karaage0703/items/e79a8ad2f57abc6872aa
Keras Blog:https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html

# ベースイメージ名:タグ名
FROM continuumio/anaconda3:2019.03

# pipをアップグレードし必要なパッケージをインストール
RUN pip install --upgrade pip && \
    pip install autopep8 && \
    pip install Keras && \
    pip install tensorflow 

# コンテナ側のルート直下にworkdir/（任意）という名前の作業ディレクトリを作り移動する
WORKDIR /workdir

# コンテナ側のリッスンポート番号
# 明示しているだけで、なくても動く
EXPOSE 8888

# ENTRYPOINT命令はコンテナ起動時に実行するコマンドを指定（基本docker runの時に上書きしないもの）
# "jupyter-lab" => jupyter-lab立ち上げコマンド
# "--ip=0.0.0.0" => ip制限なし
# "--port=8888" => EXPOSE命令で書いたポート番号と合わせる
# ”--no-browser” => ブラウザを立ち上げない。コンテナ側にはブラウザがないので 。
# "--allow-root" => rootユーザーの許可。セキュリティ的には良くないので、自分で使うときだけ。
# "--NotebookApp.token=''" => トークンなしで起動許可。これもセキュリティ的には良くない。
ENTRYPOINT ["jupyter-lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root", "--NotebookApp.token=''"]

# CMD命令はコンテナ起動時に実行するコマンドを指定（docker runの時に上書きする可能性のあるもの）
# "--notebook-dir=/workdir" => Jupyter Labのルートとなるディレクトリを指定
CMD ["--notebook-dir=/workdir"]

version: '3' # docker-composeファイルの書式バージョン。最新の’３’を指定（2021/6/12現在）
services:
  dev: # 任意の名前（ディレクトリ名 + dev がコンテナ名となります）
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile_study
    image: study
    ports:
    - "8080:8888"
    volumes:
    - .:/workdir

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# encoderの次元
encoding_dim = 32

# 入力用の変数
input_img = Input(shape=(784, ))
# 入力された画像がencodeされたものを格納する変数
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
# ecnodeされたデータを再構成した画像を格納する変数
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(encoded)
# 入力画像を再構成するModelとして定義
autoencoder = Model(input_img, decoded)

# 入力する画像をencodeする部分
encoder = Model(input_img, encoded)
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim, ))
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
# encodeされた画像データを再構成する部分
decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))

# AdaDeltaで最適化, loss関数はbinary_crossentropy
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# MNISTデータを前処理する
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()
x_train, x_valid = train_test_split(x_train, test_size=0.175)
x_train = x_train.astype('float32')/255.
x_valid = x_valid.astype('float32')/255.
x_test = x_test.astype('float32')/255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), np.prod(x_train.shape[1:])))
x_valid = x_valid.reshape((len(x_valid), np.prod(x_valid.shape[1:])))
x_test = x_test.reshape((len(x_test), np.prod(x_test.shape[1:])))

# autoencoderの実行
autoencoder.fit(x_train, x_train,
                epochs=50,
                batch_size=256,
                shuffle=True,
                validation_data=(x_valid, x_valid))

# 画像化して確認
encoded_img = encoder.predict(x_test)
decoded_img = decoder.predict(encoded_img)

n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    ax = plt.subplot(2, n, i+1)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    ax = plt.subplot(2, n, i+1+n)
    plt.imshow(decoded_img[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

Comments

[maigo_name]

以下の内容を教えていただくことは可能でしょうか
・実行に失敗した時に出てきたエラー文
・問題のVScodeに設定したPATH

あと確認させていただきたいのですが、画像をみるにインストールしたVScodeはdockerの中でインストールされた出会ってますでしょうか。
参考URLを拝見したのですが、そちらではホスト側のVScodeでdockerにリモート接続されているように読めたのですが。
(間違いでしたら申し訳ありません

[tkrd]

ありがとうございます。
・エラー文についてですが、それ以前の段階でして、実行ボタンを押しても実行ができない状況にあります。
・Linuxではどうすればよいのかわからなかったため、とりあえずとして "python.pythonPath": "opt/conda/bin/python"(VScodeのポートのところにそれらしい記載があったため。キャプチャを追加いたしました)としてみましたがうまく行きませんでした。

参考URLのとおりに進めて、ローカルのVScodeにRemote-ContainersをインストールしてDockerのVScodeを開いているため、リモート接続だと思います。瓦解を生む文章で申し訳ありませんでした。

[maigo_name]

ありがとうございます。

> ・エラー文についてですが、それ以前の段階でして、実行ボタンを押しても実行ができない状況にあります。

承知しました。
VScode からファイル実行時に、そもそもpython が実行できてなさそう。ということですかね。
そのさいにも VScode 側のダイアログなど、どこかでエラーがでていると思ったのですが、そういうのもなかったでしょうか。
「実行ができなかった」がどういう状態になっているのかイメージできず。

私の方でもコンテナの作成から VScode の実行を試してみたのですが、Qiita の内容通りで python の実行が可能でした。
（.vscode/settings.json の設定はなし、ポートの設定は質問者様と同じ状態）

コードや設定ファイルの中もスクショではなくコードとして質問文に記載いただけると助かるのですが可能でしょうか。
（画像はあったほうがありがたいのですが、コピペなどで確認しやすくなると思うので）

[tkrd]

お世話になります。コードを追記しましたのでご確認いただけますと幸いです。

またファイル実行時についてですが、実行ボタンをクリックしても動作せず、エラーも出力されない状況にあります。キャプチャ一枚目のように、カレントディレクトリも見えない状況です。

[maigo_name]

追記ありがとうございます。

> 実行ボタンをクリックしても動作せず、エラーも出力されない状況

ここがどういう状況なのか、ちょっとわからないですね。。。
いろいろ対応していただいたのにもうしわけありません。
VScode の状況がどうなっているか、もう少しわかるといいのですが。

[tkrd]

要領を得ない解答で申し訳ありません。こちらこそ親身に対応していただき感謝の言葉もありません。

コマンドプロンプトでの実行は試せていませんが、こちらのリンクが私の状況に近いようですので、vscodeの再インストールを試してみようかと思っています。
https://teratail.com/questions/119629

[tkrd]

vscode再インストールしたら直りました。ubuntuソフトウェアから元々インストールしていたのですが、やめたほうがいいですね、、公式からインストールしたら直りました。色々とお世話になりました。ありがとうございました。

[maigo_name]

解決できたようでなによりです。

なるほど、インストール・起動の時点なにか不具合があったんですね。
盲点でした。その視点がなく、余計な手間を取らせてしまい、申し訳ございません。

Answer 1

vscodeを再インストールしたら治りました。