MaxOS에 Docker를 이용하여 TensorFlow설치하기

아직 맥이 너무 낯설다;;..키보드도 자꾸 독수리 타자치게된다.;;;얼른 익숙해져야겠다.

 

텐써를 가상환경에 설치할까하다가 도커에 설치하기로 결심했다.

그 결과 진짜 너무 편하다 도커 만쉐이! 사랑합니다! 사랑해 야! 사랑한다! 사귀자! 야! 😍😘

 

아래 전과정은 아래 게시글을 참고하였습니다. 

wooiljeong.github.io/server/docker_mac/

macOS에 딥러닝을 위한 도커 환경 구축하기

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도커 다운로드 

www.docker.com/get-started

Get Started with Docker | Docker

 

설치가 완료되었다면 도커에서 요구하는데로 터미널에 run으로 실행시켜준다.

그럼 조금 시간이 지난 후에  "docker run hello-world"를 터미널에 입력한다. 그럼 설치가 완료된 것..

docker run hello-wolrd

 

우분투 설치

아래 명령어를 이용하여 우분투를 설치한다.

docker pull ubuntu:18.04
docker run -t -i -p 8888:8888 ubuntu:18.04

 

패키지 설치 및 사용자 추가

아래 명령어를 이용하여 필요한 패키지를  설치한다.

apt-get update
apt-get install -y sudo net-tools nano wget git-core

아래 명령어를 이용하여 사용자를 추가하고 권한을 부여합니다.

passwd root
adduser ubuntu
nano /etc/sudoers 
위 파일을 열고 추가한다(아래 그림 참고)
ubuntu    ALL=(ALL:ALL) ALL
su - ubuntu

권한 부여

 

아나콘다 설치

아래 명령어를 이용하여 아나콘다를 설치합니다.

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
<<중간중간 나오는 과정들은 yes를 이용하여 통과!>>
 
설치가 완료되면 아래 명령어를 이용하여 삭제해줘도 좋습니다.
rm -rf Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

 

아래 명령어를 이용하여 아나콘다 환경변수를 잡아줍니다.

nano ~/.bashrc
export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH
source ~/.bashrc

 ~/.bashrc 파일내에 환경변수 등록

 

주피터 노트북 설치 및 설정

아래 명령어를 차근차근 따라하면 2번째 코드블럭과 같은 과정을 거칠 수 있습니다.

jupyter notebook --generate-config
cd .jupyter
ipython
 
from notebook.auth import passwd                                    
passwd() 
exit()     

 

ubuntu@5a2e48bd3793:~$ jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
ubuntu@5a2e48bd3793:~$ cd .jupyter
ubuntu@5a2e48bd3793:~/.jupyter$ ipython
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.8.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
 
In [1]: from notebook.auth import passwd                                    
 
In [2]: passwd()                                                            
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:20f817cc6947:b731c0ec662918cd2731120d21f23c596d573020'
 
In [3]: exit()

 

그 다음 주피터의 설정을 몇가지 변경합니다.

ifconifg로 ip주소를 미리 알아낸 뒤.. 아래 파일을 수정합니다.
 
nano jupyter_notebook_config.py

수정할 변수는 다음과 같습니다.

c.NotebookApp.password = '위에서 만들어낸 암호 sha1'
c.NotebookApp.ip = 'ifconfig로 알아낸 ip'
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/ubuntu/project'
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.open_browser = False
 
* control + w로 c.NotebookApp까지 진행하고 방향키를 위로해서 끝에 password, ip 등만 
수정해서 진행하면 속도를 낼 수 있습니다 ㅎㅎㅋㅋ

수정이 완료된 이후에는 상위 폴더로 이동한 뒤 project 폴더를 생성하고 jupyter notebook을 입력해 주피터를 실행시킵니다.그 뒤에 주소창에 localhost:8888을 치고 접속하면 아래와같이 주피터가 나오는 것을 확인할 수 있습니다.

텐서플로우 설치

아래 명령어를 이용하여 주피터 확장프로그램 설치 및 텐서플로우 설치를 마무리합니다.

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
pip install autopep8

 

docker를 종료할 때는 exit를 입력하여 종료하고

후에 다시 접속할때는 

docker start 컨테이너 이름

docker attach 컨테이너 이름

으로 사용하면된다.