Tensorflow 1.14+：docker 映像无法按预期使用 docker-compose

Question

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

我的项目具有最小结构：

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"]

还有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，我认为添加卷会自动启动笔记本。

尝试运行 jupyter-notebook 或 jupyter notebook 失败。

思考如何改正？

Answer 1

如果您想从官方添加笔记本目录创建自定义图像，那么 docker-compose 中的图像属性应该是您本地图像的名称而不是 tensorflow/tensorflow:1.15.0rc2-gpu-py3 -jupyter。在这种情况下，您只需要一个以下 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:

注意，图片是张量流。

但是，确实没有必要使用自定义的 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'

它会直接将你本地的jupyter目录映射到容器中，并且会使用官方镜像，无需修改。

但请注意，由于主机目录的映射问题，它可能无法在 Windows 上按预期工作。

Answer 2

试试这个

RUN pip3 install nvidia-tensorflow

这将安装 tf 1.15