Docker下搭建pytorch

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Docker下搭建pytorch环境

前面

为什么我选择pytorch而不是流行的Tensorflow

  • pytorch建立的动态神经网络要比静态的tensorflow更有效的处理问题

  • API源码更易读

  • 运行速度较快

  • 社区活跃，facebook，twitter等都在使用pytorch

下载镜像

docker pull pytorch/pytorch

DuckerHub，大概3G多，我下载了近40分钟。

这个镜像是没有自带jupyter notebook的，下面会提到

启动镜像 docker run -i -t -p 8080:80 pytorch/pytorch /bin/bash

直接会进到根目录下的workspace路径下

使用conda安装jupyter notebook

先启动一个容器

docker run -it --name pt -v ~/docker_workspace:/workspace -p 8080:80 mypytorch

然后查看conda包列表

conda list

没有jupyter相关包的化就自行下载：conda install jupyter notebook

启动：jupyter notebook --port 80 --ip 0.0.0.0 --allow-root

##打包新镜像(非必须)

docker commit pt mypytorch:1.0

数据持久化

docker run -it -v [宿主机路径]/chenhzhuo/pytorch :/workspace pt /bin/bash

vscode连接docker

在vscode搜索并下载docker插件

下载完成后就可以在vscode中看到容器和镜像了，前提是已经启动docker

现在已经连接到了docker，我们还需要在容器内操作文件，接着搜索并下载remote container插件

下载完成后可以进入到容器内操作了，左下角可以看到容器连接状态，显示容器名就已连接到容器，可直接在容器内工作了

使用

启动容器

vscode连接docker

remote-container进入容器

coding…

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