基于 Docker 搭建 TensorFlow 开发环境

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匠心
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    前言

    第一次听到 Docker 这个词，是两年前找实习工作的时候，参与了 DaoCloud 的前端电话面试，了解到这家专注于做容器技术的公司，当时对于容器这些完全没有概念，只是觉得 Docker 是一个很高大上的技术，后来选择了自己相对擅长的移动开发，去了 DCloud。转眼间已经过了两年，现在人工智能和云计算已经不仅仅是风口，而是很多技术实现的基础设施。

    今年打算学习一下人工智能领域一些最最基础的内容， 不至于几年后被市场淘汰吧。这段时间先学习一下谷歌的 TensorFlow 框架，正所谓"工欲善其事，必先利其器"，第一步先必须搭建好开发环境，TensorFlow 目前可支持如下几种方式安装：

    • Virtualenv
    • Pip
    • Docker
    • Anaconda
    • 从源代码安装

    因为后续可能也会深入玩一下 Docker，所以对于 TensorFlow 的安装选用 Docker 的方式安装。

    Docker 入门指南

    Docker 是什么？

    软件开发最大的麻烦事之一，就是环境配置。用户计算机的环境都不相同，你怎么知道自家的软件，能在那些机器跑起来？Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。总体来说，Docker 的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。

    Docker 通过 Docker Engine 运行在操作系统 OS 上，虚拟机运行在硬件资源上。

    通俗的讲 Docker 是一个“码头工人”，将我们需要的货物（应用）打包成具有某种标准规格的集装箱（镜像）内。docker 在部署过程中，将安装，配置等重复的部分自动化完成。只需要在第一次部署时，构建完可用的 docker 镜像（装好集装箱），在以后使用中，短短的几行命令就可以直接拉取镜像，根据这个镜像创建出一个容器，把服务跑起来了。所需要的仅仅是安装了 docker 的服务器，一个 Dockerfile 文件（装箱清单），以及比较流畅的网络而已，真可谓『一次构建，到处部署』

    Docker 的主要用途，目前有三大类。

    • 提供一次性的环境。比如，本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。
    • 提供弹性的云服务。因为 Docker 容器可以随开随关，很适合动态扩容和缩容。
    • 组建微服务架构。通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。

    Docker 总架构图

    Docker 总架构图

    docker 系统使用了 C/S 的架构，docker client 通过 REST API 请求 docker daemon 来管理 docker 的镜像和容器等。Server 端驻守在后台，称之为 docker daemon。Client 端是一个 CLI 程序，可以在命令行中通过 docker 这个二进制文件进行交互。

    安装 Docker

    Docker 是一个开源的商业产品，有两个版本：社区版（Community Edition，缩写为 CE）和企业版（Enterprise Edition，缩写为 EE）。

    安装完成后，运行下面的命令，验证是否安装成功。

    $ docker --version
Docker version 18.03.0-ce, build 0520e24

$ docker-compose --version
docker-compose version 1.20.1, build 5d8c71b

$ docker-machine --version
docker-machine version 0.14.0, build 89b8332

    Docker Registry

    Docker 远程镜像仓库：

    在安装环境的过程中，因为某个伟大的防火墙工程，我们需要的大部分资源都没法顺利的获取到，解决办法就是将下载的源换成国内某些厂商提供的镜像源。

    Docker Image

    Docker Image(镜像) 是用来创建 docker Container(容器) 的只读模版，其中包含了容器启动所需要的所有配置信息和运行程序，一次构建之后可以多次复用。

    只有通过这个文件，才能生成 Docker Container(容器)，Docker 根据 image 文件生成容器的实例，同一个 image 文件，可以生成多个同时运行的容器实例。实际场景下，一般我们自己创建的镜像都会依赖于某个 Linux 操作系统的镜像，例如 ubuntu，大多数情况下，我们可称其为基础镜像，但是我们也可以查看 ubuntu 镜像的 Dockerfile 会发现，它也是依赖于一个叫 scratch 的镜像，scratch 是 docker 的一个空镜像，里面只有 docker 加入的一些元数据，如果我们想要追求自己的镜像尽可能的轻量，也可以将 scratch 镜像作为我们的基础镜像来构建。

    image 相关的命令:

    # 将 image 文件从仓库抓取到本地
docker image pull hello-world

# 列出本机的所有 image 文件。
$ docker image ls

REPOSITORY          TAG            IMAGE ID            CREATED             SIZE
nginx               latest         ae513a47849c        3 weeks ago         109MB
hello-world         latest         e38bc07ac18e        6 weeks ago         1.85kB

# 删除 image 文件
$ docker image rm [imageName]

    在 MacOS 下，Docker images 保存在哪个路径下？

    如果你使用的是 Docker for Mac 版本，那么所有的 docker images 保存在下面这个文件里。

    /Users/{YourUserName}/Library/Containers/com.docker.docker/Data/com.docker.driver.amd64-linux/Docker.qcow2

    Docker Container

    Docker Container(容器) 中包含了我们的应用代码和代码执行的环境，是用来打包分发代码的单元。image 文件生成的容器实例，本身也是一个文件，称为容器文件。

    # 列出本机正在运行的容器，使用 docker container ls 或 docker ps
$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                NAMES
b15f63d6e87a        nginx               "nginx -g 'daemon of…"   About an hour ago   Up About an hour    0.0.0.0:80->80/tcp   webserver

# 列出本机所有容器，包括终止运行的容器，加上 --all 获取 -a
$ docker container ls -a

# 停止本机正在运行的容器
$ docker container stop webserver

# 可以删除某个容器
$ docker rm container_name/container_id

# 启动某个容器
$ docker start container_name/container_id

# 终止某个容器
$ docker stop container_name/container_id

# 在容器中执行 /bin/bash，执行该命令之后将可以以交互命令行的方式操作容器，另外 /bin/bash 可以替换成任意可执行命令
$ docker exec -it contaner_name /bin/bash

    创建容器来执行应用代码，具体用到 run 命令：

    docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]

    例如，我们要创建一个运行 nginx 的容器，可以执行：

    docker run -d -p 80:80 --name webserver nginx

    在 Web 浏览器中，转到 http://localhost/ 查看 nginx 主页。因为我们指定了默认的 HTTP 端口，所以不需要在 URL 的末尾追加:80。

    参数的意义：

    • -d 参数表示后台守护进程运行容器
    • --name 参数表示容器的名称，可随意取
    • -v 表示主机和容器共享文件的映射，容器的目录就是 Dockerfile 中用 VOLUME 命令定义的目录
    • -p 表器主机和容器端口映射，容器的端口就是 Dockerfile 中用 EXPOSE 命令绑定的端口

    Dockerfile

    Dockerfile 是用来说明如何自动构建 docker image 的指令集文件，在 Dockerfile 中编写好指令集之后，我们就可以通过 docker build 命令构建镜像，Dockerfile 文件中命令的顺序就是构建过程中执行的顺序。

    Dockerfile reference：https://docs.docker.com/engin...

    以下为几个常用的指令：

    FROM：依赖镜像，所有 Dockerfile 都必须以 FROM 命令开始，表示其依赖的镜像。

    FROM image_name

    RUN：在 shell 或者 exec 的环境下执行的命令

    RUN <command>

    ADD：将主机文件复制到容器中

    ADD /path/to/sourcefile/in/host /path/to/targetfile/in/container

    CMD：指定容器启动默认执行的命令

    CMD ["executable","param1","param2"]

    EXPOSE：指定容器在运行时监听的端口

    EXPOSE <port>

    WORKDIR：指定 RUN、CMD 与 ENTRYPOINT 命令的工作目录

    WORKDIR /path/to/workdir/in/container

    VOLUME：授权访问从容器内到主机上的目录

    VOLUME ["/data"]

    Hello World

    我们这里也来跑一个 Hello World，打开命令行终端：

    $ docker run hello-world
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
latest: Pulling from library/hello-world
ca4f61b1923c: Pull complete
Digest: sha256:ca0eeb6fb05351dfc8759c20733c91def84cb8007aa89a5bf606bc8b315b9fc7
Status: Downloaded newer image for hello-world:latest

Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
...

    这里在命令行终端输出了Hello from Docker!，至此完成了我们的第一个 Docker 实例。这里我们是直接使用了 docker run 来创建容器来执行应用代码，如果本地没有 hello-world 镜像文件，则会先从服务上拉取镜像文件。Docker 官方提供的 image 文件，都放在 library 组里面，所以它的是默认组。我们也可以先使用 docker image pull hello-world 先下载镜像文件，然后再运行容器。这里我们也可以通过写 Dockerfile 文件完成上述功能。我们上述的 hello-world 镜像文件可以在这里查看：https://github.com/docker-lib...。

    TensorFlow 入门指南

    TensorFlow 简介

    TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库。图中的节点代表数学运算，而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组（张量）。借助这种灵活的架构，您可以通过一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 机器智能研究部门）中的研究人员和工程师开发的，旨在用于进行机器学习和深度神经网络研究。但该系统具有很好的通用性，还可以应用于众多其他领域。

    学习资料

    什么是数据流图（Data Flow Graph）?

    数据流图用“结点”（nodes）和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent variable）的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size 可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。

    TensorFlow 中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。计算图中的每个节点可以有任意多个输入和任意多个输出，每个节点描述了一种运算操作（operation, op），节点可以算作运算操作的实例化（instance）。计算图描述了数据的计算流程，它也负责维护和更新状态，用户可以对计算图的分支进行条件控制或循环操作。用户可以使用 pyton、C++、Go、Java 等语言设计计算图。tensorflow 通过计算图将所有的运算操作全部运行在 python 外面，比如通过 c++运行在 cpu 或通过 cuda 运行在 gpu 上，所以实际上 python 只是一种接口，真正的核心计算过程还是在底层采用 c++或 cuda 在 cpu 或 gpu 上运行。

    一个 TensorFlow图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在会话（session）里被启动. 会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之的备上, 同时提供执行op的方法. 这些方法执行后, 将产生的tensor返回. 在Python语言中, 返回的tensor是numpy ndarray对象; 在C和C++语言中, 返回的tensor是tensorflow::Tensor实例。

    从上面的描述中我们可以看到，tensorflow的几个比较重要的概念：tensor, computation graphy, node, session。正如前面所说，整个操作就好像数据（tensor）在计算图（computation graphy）中沿着边(edge)流过（flow）一个个节点（node），然后通过会话（session）启动计算。所以简单来说，要完成这整个过程，我们需要的东西是要定义数据、计算图和计算图上的节点，以及启动计算的会话。所以在实际使用中我们要做的大部分工作应该就是定义这些内容了。

    使用 Docker 安装 TensorFlow

    上述我们已经说明了 Docker 的基本概念，阅读这步前确保你已经理解了创建一个容器的基本流程。本节的内容主要介绍启动一个包含了 TensorFlow 二进制映像的 Docker 容器。

    要启动一个包含 TensorFlow 二进制映像的 Docker 容器，请输入以下格式的命令：

    $ docker run -it -p hostPort:containerPort TensorFlowImage

    其中：

    • “-p hostPort:containerPort”为可选项。如果您想从 shell 运行 TensorFlow 程序，请省略此选项。如果您想从 Jupyter Notebook 运行 TensorFlow 程序，请将“hostPort”和“containerPort”设置为 8888。 如果您想在容器内部运行 TensorBoard，请再添加一个 -p 标志，并将“hostPort”和“containerPort”设置为 6006。

    • “TensorFlowImage”是必填项。它指示 Docker 容器。 您必须指定下列某一个值：

      • gcr.io/tensorflow/tensorflow：TensorFlow 二进制映像。
      • gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-devel：TensorFlow 二进制映像以及源代码。

    gcr.io 是 Google Container Registry。dockerhub 上也提供了一些 TensorFlow 镜像。Docker 将在您第一次启动 TensorFlow 二进制映像时下载该镜像。

    例如，以下命令会在一个 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 二进制映像，您可以通过该容器在 shell 中运行 TensorFlow 程序：

    $ docker run -it gcr.io/tensorflow/tensorflow bash

    然后从 shell 中调用 Python，如下所示：

    $ python

    在 Python 交互式 shell 中输入以下几行简短的程序代码：

    # Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

    如果系统输出以下内容，则说明您可以开始编写 TensorFlow 程序了：

    Hello, TensorFlow!

    实际效果图如下：

    以下命令也可在 Docker 容器中启动一个 TensorFlow CPU 二进制映像。但是，在这个 Docker 容器里，您可以在 Jupyter Notebook 中运行 TensorFlow 程序：

    $ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow

    这里我通过浏览器在 Jupyter Notebook 中正常运行了上面的代码。

    实际效果图如下：

    参考

    写文章不容易，也许写这些代码就几分钟的事，写一篇大家好接受的文章或许需要几天的酝酿，然后加上几天的码字，累并快乐着。如果文章对您有帮助请我喝杯咖啡吧！

    tensorflowdocker
    匠心
    4.6k 声望1.5k 粉丝

    看似寻常最奇崛，成如容易却艰辛。

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