Tensorflow je bezplatná a komplexní platforma strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem vytvořená týmem Google Brain. Je to knihovna používaná pro numerické výpočty a rozsáhlé strojové učení. Můžete jej nainstalovat do virtuálního prostředí Pythonu nebo pomocí Anaconda jako dokovacího kontejneru. Dodává se se sadou knihoven a komunitních zdrojů, které vám pomohou vyvíjet programy a aplikace strojového učení.
V tomto tutoriálu vám ukážeme, jak nainstalovat Tensorflow s Dockerem na Ubuntu 20.04.
Předpoklady
- Nový server Ubuntu 20.04 na cloudové platformě Atlantic.Net
- Heslo uživatele root nakonfigurované na vašem serveru
Krok 1 – Vytvořte cloudový server Atlantic.Net
Nejprve se přihlaste ke svému cloudovému serveru Atlantic.Net. Vytvořte nový server a jako operační systém vyberte Ubuntu 20.04 s alespoň 2 GB RAM. Připojte se ke svému cloudovému serveru přes SSH a přihlaste se pomocí přihlašovacích údajů zvýrazněných v horní části stránky.
Jakmile se přihlásíte ke svému serveru Ubuntu 20.04, spusťte následující příkaz a aktualizujte svůj základní systém nejnovějšími dostupnými balíčky.
apt-get update -y
Krok 2 – Instalace Docker CE
Nejprve nainstalujte všechny požadované závislosti pomocí následujícího příkazu:
apt-get install git apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y
Dále přidejte klíč Docker GPG a úložiště pomocí následujícího příkazu:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | apt-key add -add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"
Po přidání úložiště nainstalujte Docker a Docker compose pomocí následujícího příkazu:
apt-get install docker-ce -y
Po dokončení instalace ověřte verzi Dockeru pomocí následujícího příkazu:
docker --version
Měli byste vidět následující výstup:
Docker verze 20.10.5, sestavení 55c4c88
Krok 3 – Spusťte Tensorflow Container
Docker poskytuje kontejner Tensorflow pro vytváření aplikací strojového učení.
Nejprve si stáhněte kontejner Tensorflow pomocí následujícího příkazu:
docker pull tensorflow/tensorflow:latest
Měli byste získat následující výstup:
latest:Pulling from tensorflow/tensorflowd519e2592276:Pull complete d22d2dfcfa9c:Pull complete b3afe92c540b:Pull complete c12ceea561ed:Pull complete 1f0ffb4d2509:Pull complete 961442e8e0e4:Pull complete 0b2b6f75fc95:Pull complete e266fced02fa:Pull complete c29b15b084af:Pull complete 5d43e8c7056a:Pull complete Digest :sha256:0118f3db64ddadf5d16f4b8d85ffb14228e194c0211c690562fb5dfd16fc86c0Status:Stažen novější obrázek pro tensorflow/tensorflow:latestdocker.io/tensor>latestdocker.io/tensorDále vytvořte kontejner Tensorflow ze staženého obrázku pomocí následujícího příkazu:
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latestBudete přesměrováni do kontejneru Tensorflow:
________ _______________ ___ __/__________________________________ ____/__ /_________ ________ ________ __________________________ /____________________ /__ /| / /_ / / __/ / / /(__ )/ /_/ / / _ __/ _ / / /_/ /_ |/ |/ / /_/ \___//_/ /_//____/ \____//_/ /_/ /_/ \____/____/|__/UPOZORNĚNÍ:Tento kontejner spouštíte jako root, což může způsobit vytvoření nových svazků připojených souborů jako uživatele root na vašem hostitelském počítači. vyhněte se tomu, spusťte kontejner zadáním uživatelského ID vašeho uživatele:$ docker run -u $(id -u):$(id -g) [email protected]:/#Nyní můžete psát a spouštět jakoukoli aplikaci uvnitř kontejneru. Kontejner můžete kdykoli opustit pomocí následujícího příkazu:
exitKrok 4 – Spusťte kontejner Tensorflow Jupyter
Docker také poskytuje kontejner Tensorflow s notebookem Jupyter, který vám umožňuje psát a spouštět kód prostřednictvím řídicího panelu notebooku Jupyter.
Kontejner Tensorflow Jupyter si můžete stáhnout a spustit pomocí následujícího příkazu:
docker run -it -p 8088:8088 tensorflow/tensorflow:latest-jupyterMěli byste získat následující výstup:
latest-jupyter:Pulling from tensorflow/tensorflowd519e2592276:Already exists d22d2dfcfa9c:Already exists b3afe92c540b:Already exists c12ceea561ed:Already exists 1f0ffb4d2509:Already exists 961442e8e0e4:Already exists 0b2b6f75fc95:Already exists e266fced02fa:Already exists c29b15b084af:Already exists 5d43e8c7056a:Already exists c09e41c80475:Pull complete 4928d4fd53b4:Pull complete 4f8c501e8020:Pull complete 9a927eacde80:Pull complete cca85cdd242a:Pull complete c491a3ee7337:Pull complete 70252b385326:Pull complete c385e49aff55:Pull complete 32a1800a0df4:Pull complete 56ac089c301a:Pull complete 32b4fcc94634:Pull complete 62fbf7c8b492:Pull complete a184bae0471c :Pull complete 3138b3afe589:Pull complete 322ff03a149a:Pull complete Digest:sha256:15ca1ea5083f1f9fcc2b006df4f1d51c3d0b6f2616fa14c12ff6dc7c4bc83588Status:Downloaded newer image for tensorflow/tensorflow:latest-jupyter[I 03:08:37.757 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/sh are/jupyter/runtime/notebook_cookie_secretjupyter_http_over_ws rozšíření inicializováno. Poslech na /http_over_websocket[I 03:08:38.106 NotebookApp] Poskytování notebooků z místního adresáře:/tf[I 03:08:38.107 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.2.0 běží na:[I 03:08:38.107 NotebookApp] http //40959756271a:8088/?token=2cbdd5bc2250270506f38954ed7f891a146cc71e50bc46fb[I 03:08:38.108 NotebookApp] or http://127.0.0.1:8088/?token=2cbdd5bc2250270506f38954ed7f891a146cc71e50bc46fb[I 03:08:38.108 NotebookApp] Use Control-C to stop this server a vypněte všechna jádra (dvakrát pro přeskočení potvrzení).[C 03:08:38.114 NotebookApp] Pro přístup k notebooku otevřete tento soubor v prohlížeči:file:///root/.local/share/jupyter/runtime/ nbserver-1-open.html Nebo zkopírujte a vložte jednu z těchto adres URL:http://40959756271a:8088/?token=2cbdd5bc2250270506f38954ed7f891a146cc71e50bc46fb:80en=012>Nyní máte přístup k notebooku Jupyter pomocí adresy URL http://your-server-ip:8088/?token=2cbdd5bc2250270506f38954ed7f891a146cc71e50bc46fb. Měli byste vidět následující obrazovku:
Závěr
Gratulujeme! Úspěšně jste nainstalovali Tensorflow s Dockerem na Ubuntu 20.04. Nyní můžete snadno napsat a spustit program strojového učení pomocí Tensorflow. Vyzkoušejte to ještě dnes na Atlantic.Net VPS!
Linux
