ML
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[Docker for ML #3] 로컬 디렉토리와 컨테이너 마운트하기개발 환경/Docker 2020. 8. 28. 16:56
Docker container를 실행해서 코드를 돌릴 수 있는 상태지만 내가 로컬에서 작성한 코드나 DB 파일이 컨테이너 내부에 존재하지 않는다. 이러면 컨테이너 내부에서 딥러닝 학습을 할 수가 없다. 그래서 로컬의 디렉토리와 컨테이너의 디렉토리를 마운트해야한다. 1. -v 옵션 -v 옵션은 로컬과 컨테이너 사이의 마운트를 가능하게 한다. docker run -it -v ~/PycharmProjects/mnist:/opt/project tensorflow2 bash -v : 내 로컬에 ~/PycharmProjects/mnist라는 디렉토리를 컨터이너의 /opt/project에 마운트 시킨다. /opt/project에 마운트시키는 이유는 Dockerfile에서 WORKDIR을 /opt/project로 지정..
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[Docker for ML #1] 설치와 기본 명령어개발 환경/Docker 2020. 8. 28. 15:32
Docker는 현재 다양한 개발 분야에서 사용되고 있다. 딥러닝 개발자는 CUDA나 TensorFlow, PyTorch 등 버전이 충돌할 때 docker를 찾게 된다. 1. 설치 sudo apt install docker.io 2. sudo 권한 부여 Docker는 기본적으로 sudo 권한을 필요로 한다. 매번 sudo를 붙여주는 것은 귀찮으니 현재 user에게 docker를 sudo 권한으로 사용할 수 있게 해주자. sudo usermod -aG docker $USER 명령어를 쳤으면 터미널을 껐다가 다시 키자. 3. 설치 확인 docker --version output: Docker version 19.03.8, build afacb8b7f0 4. run 테스트로 tensorflow 이미지를 받아서 ..