TensorFlow #001 TensorFlow Docker Image 다운로드 및 구동

파이썬을 모르고, 도커를 모르고, 머신러닝을 모르고, 텐서플로우를 모르고 막 던지는 강좌

오류나 제가 잘 못 알고 있는 부분을 알려주시면 감사하겠습니다.

TensorFlow 가 뭔지는 안 갈쳐 줌(사실은 뭐라 설명할만한 지식도 없고 잘 정리된 글은 타 블러그와 책을...).

TensorFlow 한글 번역 프로젝트: https://www.gitbook.com/book/tensorflowkorea/tensorflow-kr/details

TensorFlow 를 다루기 위해서는 C++ 또는 Python 이 필요하다.

C++은 넘사벽임으로, Python 을 기준으로 해보자.

Python 과 각종 라이브러리, TensorFlow 등등 이것 저것 요것 그것 등등을 설치해야 하는데 일단 환경구성이 반이라고 참 힘들다.

고로 여기서는 다 셋팅되어 있는 Docker 이미지를 사용해서 시작이 반이라고, 그 반을 그냥 후딱 처리하는 걸로...

Docker for Mac / Docker for Window 다운로드 & 설치 - OSX 또는 Windows 의 경우임 / Linux 사용자는 배려하지 않는다.

https://docs.docker.com/engine/installation/mac/

https://docs.docker.com/engine/installation/windows/

위 둘 중에 자신의 운영체제에 맞는 사이트에 접속하고 Download 후에 설치한다.

Docker for XXX 와 Docker Toolbox 가 있는데 Toolbox 의 경우는 VirtualBox 에 Linux 를 설치해서 호스트 OS 로 사용하는 것이라 느릴 수 있다. Docker for XXX 를 설치하면 Hyper-V 등 OSX, Windows 의 기능을 사용하기에 더 빠르다나 어쩐다나.... 따라서 Docker for XXX 설치를 권장한다.

TensorFlow 도커 이미지 다운로드 & 구동

Docker 를 실행한 후 Context Menu 에서 [Open Kitematic] 을 선택 실행한다.

tensorflow 로 검색 후에 맘에 드는 이미지를 선택 후 [CREATE] 를 클릭해서 이미지를 다운로드 한다.
필자는 공식(Official) 이미지인 첫번째 것을 선택했다.

다운로드 후 자동으로 tensorflow 이미지가 구동되면 아래 그림과 같은 모습을 볼 수 있다.

상단의 [STOP], [RESTART] 에 대한 설명은 스킵한다.
[EXEC] 를 클릭하면 Linux Terminal 이 bash 상태에서 팝업된다.
[DOCS] 를 클릭하면 tensorflow 도커 이미지에 대한 설명을 웹브라우저에서 확인할 수 있다.

Kitematic 둘러 보기

우측 상태의 [Settings] 탭을 클릭해 보자.

[General] Tab

[Ports] Tab

Host OS 의 Port (MAC IP:PORT) 가 Docker Image 의 어떤 Port 로 연결 되었는지 확인할 수 있고, 연결된 포트를 추가할 수 있다.

[Volumes] Tab

Host OS 의 특정 폴더가 Docker Image 의 특정 폴더로 공유되어 있는지 확인할 수 있다.

실제 폴더를 매핑하는 작업은 Docker Image 실행 시에 인자로 주면 된다고 하던데.... 패스...

[Advanced] Tab

Python 2.x 구동 확인

[Ports] Tab 에서 Docker Image 의 8888 포트에 해당하는 MAC IP: PORT 에 웹브라우저로 접속해 보자.

필자의 경우 localhost:32768 이다. 자동으로 localhost:32768/tree 로 이동된다.

우측 상단의 [New] 를 클릭하고 Python 2 를 선택한다.

새 탭이 열리면 간단한 Python 코드를 입력한다. 각 셀의 코드를 실행하려면 Shift + Enter 를 시전하면 된다.

셀 사이에 숫자 3이 보이면 TensorFlow Docker Image 를 통해 Python 2.x 가 정상 구동되는 것을 확인한 것이다.

TensorFlow 구동 확인

TensorFlow 의 구동을 확인하기 위해 Kernel 메뉴의 Restart 를 클릭한 후에 아래 코드를 입력해 본다.

Out[n]: 3 이 보이면 TensorFlow Docker Image 를 통해 TensorFlow 가 정상 구동되는 것을 확인한 것이다.

TIP. 

웹브라우저에 localhost:port 입력하기가 귀찮은 당신이라면 Home 탭의 사각형 1:30분 방향 아이콘을 누르면 바로 웹브라우저를 띄울 수 있다.

사실 필자는 귀찮아서 이 방법을 쓴다.