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在docker中使用tensorboard、jupyter notebook

2023年4月13日 644点热度 1人点赞 0条评论

由于在docker中创建容器的时候已经使用了默认的端口映射,因此,再想在容器中使用tensorboard或者jupyter的时候,会出现无法打卡网页的情况。所以需要在创建容器的时候分配好新的端口,从而实现docker容器与宿主机之间的映射。

一、创建容器:

docker run --gpus all --shm-size 16G --name dete2 -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /home/daidai/bigdata:/home/daidai/bigdata d91fe8dffe66 /bin/bash

参数说明
--name:创建的容器名,即dete2
-it:保留命令行运行
-p 8888:8888:将本地的8888端口和http://localhost:8888/映射,用于jupyter notebook
-p 6006:6006:将本地的6666端口和http://localhost:6666/映射,用于tensorboard
-v /home/daidai/bigdata:/home/daidai/bigdata : 将到容器内的路径挂载z在本地下
d91fe8dffe66 :默认是d91fe8dffe66 指定使用的镜像

二、anaconda创建环境

anaconda安装:
bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
创建环境:
conda create -n name python=3.7
安装pytorch1.8+cuda11.1:
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

检验pytorch是否安装成功:
进入python
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> print(torch.cuda.is_available()) 输出:Ture 则表示安装成功。
>>> torch.__version__ 输出:pytorch版本号

再去安装tensorboard、jupyter等

三、jupyter notebook使用

jupyter notebook --no-browser --port 8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root

参数说明
--no-browser:不自动打开浏览器
--port:供访问的端口号
--ip: 允许接入的ip, 这个参数一定要设置为0.0.0.0, 默认的127.0.0.1是无法在外部连接的
--allow-root :允许利用root用户访问
使用说明
若命令行提示无jupyter命令,则通过pip install jupyter notebook安装
成功启动jupyter notebook后,利用ip地址:8888/?token=即可访问

四、tensorboard使用

(1)测试代码

新建tensorboard_test.py

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter("results/logs")
for i in range(100):
    writer.add_scalar('y=2x',2*i,i)
writer.close()

运行后会生成一个logs文件夹

(2)开启tensorboard服务

cd 到results文件目录下,运行
tensorboard --logdir=logs --host=0.0.0.0 --port=6006

参数说明
--logdir:tensorboard事件所在文件夹
--host:IP地址
--port:网页端口

然后用宿主机浏览器查看web界面,如下:
http://0.0.0.0:6006

参考:
https://blog.csdn.net/weixin_44704985/article/details/109499824
https://blog.csdn.net/hxxjxw/article/details/106155870?spm=1001.2101.3001.6650.9&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-9-106155870-blog-116607773.235%5Ev28%5Epc_relevant_t0_download&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-9-106155870-blog-116607773.235%5Ev28%5Epc_relevant_t0_download&utm_relevant_index=10

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标签: pytorch 环境配置
最后更新:2023年4月13日

daidai

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