CURATING CURIOSITY

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker NVIDIA/nvidia-docker Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs - NVIDIA/nvidia-docker github.com # If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f sudo apt-get purge -y nvidia-docker..

도커허브(DockerHub)에 개인 계정이 있으면 자기가 운영하던 도커 컨테이너 이미지를 저장해두고 받아 사용할 수 있다. 머신을 옮길 때에 특히 사용하던 새로운 머신에 옮길 때 요긴하고 다른 사람들에게 공유할 때 특히 편하다. 여러 사람이 개발할 때 개발환경을 맞출때 특히 좋다. 도커 허브 계정 생성 도커 허브(docker hub) 페이지에서 계정을 생성한다. https://hub.docker.com/ 도커 로그인 다음 명령어로 로그인을 해둔다. 한번 해두면 push할 때 해당 ID에 해당하는 곳에 컨테이너 이미지를 업로딩하게 된다. $ docker login 명령을 수행하면 로그인 과정을 수행해야 한다. 이때 가입한 계정의 아이디와 비밀번호를 입력한다. 이름 정리하기(docker tag) 계정이름을 ..

우분투 환경(18.04버전)에서 도커를 설치하였다. 다음 자료를 참고하였다. https://linuxize.com/post/how-to-install-and-use-docker-on-ubuntu-18-04/ 사소하지만 sudo없이 docker 명령을 사용할 수 있는 방법도 팁으로 얻을 수 있었다. 설치 준비 기본 설치 준비를 하고 apt install을 위해 다운받을 저장소를 연결하는 작업을 다음과 같이 수행한다. # 엡데이트 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade # https기반 저장소(repository) 접근하기 위한 도구들 설치 $ sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties..

TensorFlow 도커 이미지 TensorFlow 이미지 중 1.10.0버전을 설치했다. 이 버전의 좋은 점 중 하나는 keras가 기본 탑재가 되어 있다는 점으로 텐서플로우를 이용하는 프레임웍을 쉽게 사용할 수 있기 때문에 선택했다. 다음 명령어로 TensorFlow 1.10.0, GPU지원, Python 3이 탑재된 도커를 받아서 실행하였다. $ sudo nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v $(pwd):/workspace tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3 /bin/bash OpenCV 설치 여기에는 이미지 처리에 필요한 opencv라이브러리가 설치되어 있지 않으므로 도커 환경에서 즉 우분투 환경에서 opencv를..

opencv같은 라이브러리를 사용하여 카메라 입력 신호를 받아 처리하고 싶을때 그동안 로컬에서 opencv를 설치하여 사용했다. 도커로 opencv가 탑재되어 있는 컨테이너를 실행시킬때 highgui 같은 윈도우 디스플레이, 윈도우 이벤트 관련 라이브러리를 이용하여 결과를 보고 싶을 때 또한 카메라를 컨테이너에 연결시켜 결국 프로세싱을 시켜야 하는 문제가 있다. 실험용 opencv 도커 받기 일단 편의상 실험용으로 python3 버전과 opencv가 설치된 도커를 사용하기로 했다. 파이썬에 필요한 opencv 버전을 깔아도 무방한데 정말 편의상 두가지가 갖추어진 임의의 도커를 선택하였다. https://github.com/janza/docker-python3-opencv janza/docker-pytho..

tag 도커 이미지 지우는 방법 docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)