Docker 很棒——越來越多的人在開發與分布中使用它。Docker 有很多優勢：即時環境設置、獨立于平臺的 app、現成的解決方案、更好的版本控制、簡化的維護。

但是在數據科學和深度學習方面，使用 Docker 有一些阻礙。你必須記住所有的 Docker 標志，以在主機和容器之間共享端口和文件，創建不必要的 run.sh 腳本，并處理 CUDA 版本和 GPU 共享。如果你曾經見過下面這個錯誤，你就會明白這種痛苦：

$ nvidia-smi 
Failedto initialize NVML:Driver/library version mismatch 

[[204696]]

我們的目標

本文的目的在于為你介紹一系列 Docker 實用工具，以及我們經常在公司使用的 GPU-ready 樣板文件。

因此，以下結果將不會出現：

docker run 
--rm 
--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl 
--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm 
-p 8888:8888 
-v `pwd`:/home/user 
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu 

取而代之的是這種結果：

doc up 

酷!

我們實際上想要達到的：

• 通過一個指令管理我們的應用程序狀態(運行、停止、移除)
• 把所有的運行標志保存到我們能夠提交到 git repo 的單個配置文件
• 忘記 GPU 驅動程序版本不匹配和共享
• 在生產工具比如 Kubernetes 或 Rancher 中使用 GPU-ready 的容器

因此，這里是我們強烈推薦給每個深度學習者的工具清單：

1. CUDA

首先，你需要 CUDA 工具包，如果你打算自己動手訓練模型，那這是必須要有的。我們推薦使用 runfile 安裝程序類型而不是 deb，因為它不會在以后的更新中混淆依賴關系。

(可選)如何檢查它是否工作：

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
make 
./deviceQuery #Shouldprint "Result = PASS" 

2. Docker

你不想讓海量的庫污染你的計算機，也害怕版本出現問題。同樣，你不必親自構建和安裝——通常，軟件已為你創建好了，并包裝在圖像中。安裝 Docker 很簡單：

curl -sSL https://get.docker.com/ | sh 

3. Nvidia Docker

如果使用 Docker，必須有來自英偉達的實用程序(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)，它真正簡化了在 Docker 容器內使用 GPU 的步驟。

安裝非常簡單：

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb 
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb 

現在，不用每次都用下列方式來共享英偉達設備：

docker run --rm --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm nvidia/cuda nvidia-smi 

你可以使用 nvidia-docker 命令：

nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 

同樣，你也無需擔心驅動程序版本不匹配：英偉達的 docker 插件將會幫你解決問題。

4. Docker Compose

超級有用的實用程序，允許你在文件中存儲 docker run 配置，并更輕松地管理應用程序狀態。盡管它的設計目的是組合多個 docker 容器，但 docker compose 在你只有一個服務的時候依然非常有用。這里有一個穩定版本

(https://github.com/docker/compose/releases)：

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.15.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose 
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 

5. Nvidia Docker Compose

不幸的是，Docker Compose 并不知道 Nvidia Docker 的存在。幸運的是，有一個解決方法：有一個小的 Python 腳本，可以用 nvidia-docker 驅動程序生成配置。通過 pip 安裝 Nvidia Docker Compose：

pip install nvidia-docker-compose 

現在你可以使用 nvidia-docker-compose 命令，而不是 docker-compose 了。

替代選擇

如果你不想使用 nvidia-docker-compose，你可以手動傳遞音量驅動程序，只需把這些選項添加到 docker-compose.yml：

#Yournvidia driver version here 
volumes: 
nvidia_driver_375.26: 
external:true 
... 
volumes: 
-nvidia_driver_375.26:/usr/local/nvidia:ro 

6. Bash 別名

但是 nvidia-docker-compose 需要輸入 21 個字符，這太多了。

[[204697]]

很幸運我們可以使用 bash 別名。在你最喜愛的編輯器打開~/.bashrc(有時是~/.bash_profile)，輸入以下代碼行：

alias doc='nvidia-docker-compose' 
alias docl='doc logs -f --tail=100' 

通過運行 source ~/.bashrc 更新你的設置。

開始 TensorFlow 服務

現在我們準備好利用上述所有工具的優點。比如，我們運行一個 Tensorflow GPU 啟用的 Docker 容器。

在項目目錄中創建具有以下內容的 docker-compose.yml 文件：

version:'3' 
services: 
tf: 
image:gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu 
ports: 
-8888:8888 
volumes: 
-.:/notebooks 

現在我們可以使用單個命令開始 TensorFlow Jupiter：

doc up 

doc 是 nvidia-docker-compose 的別名——它將使用正確的 volume-driver 生成已修改的配置文件 nvidia-docker-compose.yml，然后運行 docker-compose。

你可以使用相同的命令管理你的服務：

doc logs 
doc stop 
doc rm 
#...etc 

結論

但是這值得嗎?下面讓我們看一下其優缺點。

優點

• 無需考慮 GPU 設備共享
• 不必再為英偉達驅動程序版本擔憂
• 擺脫了偏愛干凈、簡單配置的命令標志
• 再也不需要--name 標志管理容器狀態
• 眾所周知已記錄并得到廣泛使用的實用程序
• 你的配置已為編制工具做好準備，比如理解 docker-compose 文件的編制工具 Kubernetes

缺點

• 你不得不安裝更多工具

它是生產就緒(production-ready)的嗎

是的。在電影推薦應用 Movix 中，我們使用 GPU 加速的 TensorFlow 網絡基于用戶輸入計算實時的電影選擇。

我們在 Proxy API 的 Rancher 集群中有三臺帶有 Nvidia Titan X 的電腦。配置儲存在常規 docker-compose.yml 文件中：因此在一個新服務器上部署應用程序或者設置開發環境變得很輕松。目前為止它的表現堪稱***。

為機器學習的未來做好準備吧!

原文：https://hackernoon.com/docker-compose-gpu-tensorflow-%EF%B8%8F-a0e2011d36

【本文是51CTO專欄機構“機器之心”的原創譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

戳這里，看該作者更多好文