Tensorflow 1.14+：docker镜像与docker-compose不能正常工作

Question

我正在尝试使用docker和tensorflow测试我的设置。我使用的是官方的Tensorflow图像tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3

我的项目有最小的结构：

project/
    Dockerfile
    docker-compose.yml
    jupyter/
        README.md

我有以下Dockerfile

# from official image
FROM tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3-jupyter
# add my notebooks so they are a part of the container
ADD ./jupyter /tf/notebooks


# copy-paste from tf github dockerfile in attempt to troubleshoot
# https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/gpu-jupyter.Dockerfile
WORKDIR /tf
RUN which jupyter
CMD ["jupyter-notebook --notebook-dir=/tf/notebooks --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root"]

和docker-compose.yml

version: '3'

services:
  tf:
    image: tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3-jupyter

    # mount host system volume to save updates from container
    volumes:
      - jupyter:/tf/notebooks

    ports:
      - '8888:8888'

    # added as part of troubleshooting
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile


volumes:
  jupyter:

运行docker-compose build和docker-compose up成功(如果Dockerfile中的CMD被注释掉)，但只是退出。在docker hub repository中，我认为添加音量会自动启动笔记本。

尝试运行jupyter-notebook或jupyter notebook失败。

对如何改正有什么想法？

Answer 1

如果您想从添加notebook目录的官方镜像创建自定义镜像，那么docker-compose中的image属性应该是本地镜像的名称，而不是tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3-jupyter.在本例中，您所需要的只是以下Dockerfile：

FROM tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3-jupyter
ADD ./jupyter /tf/notebooks

在这种情况下，docker-compose.yaml文件应如下所示：

version: '3'
services:
  tf:
    image: tensorflow

    # mount host system volume to save updates from container
    volumes:
      - jupyter:/tf/notebooks

    ports:
      - '8888:8888'

    # added as part of troubleshooting
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile


volumes:
  jupyter:

请注意，该图像是tensorflow。

但是，真的不需要使用自定义Dockerfile。只需使用以下docker-compose.yaml文件：

version: '3'
services:
  tf:
    image: tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3-jupyter

    # mount host system volume to save updates from container
    volumes:
      - ./jupyter:/tf/notebooks:Z

    ports:
      - '8888:8888'

它将直接将您的本地jupyter目录映射到容器，并且无需修改即可使用官方镜像。

但请注意，由于主机目录的映射问题，它在Windows上可能无法按预期工作。

Answer 2

尝尝这个

RUN pip3 install nvidia-tensorflow

这将安装tf 1.15