在 Docker Jupyter notebook 的 GUI 中显示卷文件

Question

我使用 Docker 运行 Jupyter Notebook 并尝试将本地目录挂载到预期的 Docker 卷上。但我无法在 Jupyter 笔记本中看到我的文件。 Docker 命令是

sudo nvidia-docker create -v ~/tf/src -it -p 8888:8888 
   -e PASSWORD=password 
   --name container_name gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu

Jupyter Notebook 的 GUI 看起来像

但 ~/tf/src 未显示在 Jupyter GUI 中。

需要什么文件才能在 Jupyter 中显示？我是否为此错误地初始化了容器？

Answer 1

你安装卷的方式我认为它不正确-v ~/tf/src应该是

-v /host/directory:/container/directory

Answer 2

Ferdi D 的答案只针对解释器内的文件，而不是 Jupyter GUI 内的精确文件，这让事情有点混乱。我通过更一般地显示 Jupyter 笔记本中的文件来定位标题 Show volume files in docker jupyter notebook。

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解释器中的文件

-v 标志为您提供解释器或笔记本中的文件，但不一定在 Jupyter GUI 中

你为之运行

$ docker run --rm -it -p 6780:8888 -v "$PWD":/home/jovyan/ jupyter/r-notebook

因为挂载点依赖于发行版，因此也依赖于它的路径。在这里，您要求将当前目录挂载到 Jupyter 的路径 /home/jovyan。

Jupyter GUI 中的文件

在 Jupyter GUI 中获取文件：

OS X

如果您在当前 Jupyter 版本中拥有 /home/jovyan 以外的其他文件，则这些文件不会出现在 Jupyter GUI 中，因此请使用

$ docker run --rm -it -p 6780:8888 -v "$PWD":/home/jovyan/ jupyter/r-notebook

其他一些发行版

$ docker run --rm -it -p 6780:8888 -v "$PWD":/tmp jupyter/r-notebook

更一般地

要检查/home/jovyan/ 或/tmp，您可以在R 中getwd() 查看您的工作目录。

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Answer 3

Karl L 认为解决方案如下。解决方案移到这里供大家判断，让问题更容易阅读。

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解决方案

sudo nvidia-docker create -v /Users/user/tf/src:/notebooks 
   -it -p 8888:8888 -e PASSWORD=password 
   --name container_name gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu

正如@fendi-d 指出的那样，我的音量安装不正确。

然后我被指向了错误的安装目录，我在 tensorflow docker 文件中找到了正确的安装目录 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/dockerfiles/dockerfiles/gpu.Dockerfile

其中配置了jupyter notebook，然后将文件复制到“/notebooks”

# Set up our notebook config.
COPY jupyter_notebook_config.py /root/.jupyter/

# Copy sample notebooks.
COPY notebooks /notebooks

在我使用正确的安装路径运行后，它显示我的文件位于“/Users/user/tf/src”

Answer 4

发布这个作为答案，因为位置似乎已经改变，并且接受的答案没有完整地说明如何让您的本地目录显示在 Tensorflow Jupyter 中（在一行中输入适当的 @987654321 @和<dockerdir>):

 docker run --runtime=nvidia -it 
            --name tensorflow 
            -p 8888:8888 
            -v ~/<localdir>:/tf/<dockerdir> 
            tensorflow/tensorflow:nightly-jupyter