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Docker（|Docker： 使用jupyter notebook基础镜像搭建自己的 pytorch 开发环境）

启动最基本的jupyter notebook镜像：
使用基础镜像jupyter/datascience-notebook,因为它预装了常用的模块：pandas, matplotlib, scipy, seaborn, scikit-learn, scikit-image, sympy, cython, patsy, statsmodel, cloudpickle, dill, numba, bokeh；
dockerrun-it--rm -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook:281505737f8a
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其中
docker run是使用一个镜像生成一个运行的容器；
-it指交互模式，启动后终端在运行着的容器里面，与之对应的有-d后端运行模式，启动后终端交互在实体机，要想进入容器需要使用命令docker exec -it container-name bash docker exec -it container-name意为交互模式进入正在运行的一个容器，bash意为进入容器后使用的命令，这里用的是bash，这样进入容器后就能执行shell；
--rm意为退出shell的时候自动删除容器，常在测试的时候使用，这样不用每次修改去删除已有的容器；
【Docker（|Docker： 使用jupyter notebook基础镜像搭建自己的 pytorch 开发环境）】-p 8888:8888指的是端口映射，前面的是实体机的端口，后面是容器里面暴露出的端口，两边端口可以不一样，这样同一个镜像可以启动多个对应不同端口的服务；
jupyter/datascience-notebook:281505737f8a是镜像名字，冒号后面的是tag，类似于版本的概念，如果不显式的给出tag每次都回从hub上拉取latest的镜像，如果网络环境不好的话比较费时间，推荐显式给出tag，这样每次构建都会使用已有的镜像。
启动后就可以在终端看到：
[I 04:01:05.691 NotebookApp] Running the core application with no additional extensions or settings
[I 04:01:05.692 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/jovyan
[I 04:01:05.692 NotebookApp] 0 active kernels
[I 04:01:05.692 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 04:01:05.692 NotebookApp] http://[all ip addresses on your system]:8888/?token=0a3331628e0e35f94eb0ad543faeb3e396fbccfa3ff06e5a
[I 04:01:05.692 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[C 04:01:05.692 NotebookApp]
Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=0a3331628e0e35f94eb0ad543faeb3e396fbccfa3ff06e5a
此时是停在容器里面，打开浏览器 访问http://localhost:8888/?token=0a3331628e0e35f94eb0ad543faeb3e396fbccfa3ff06e5a 即可打开基本的jupyter notebook 环境，后面的token是随机生成的；
启动带权限的容器
生成自定义token
# Python脚本生成密码i
# Python脚本生成密码
import IPython
IPython.lib.passwd()
输入密码生成token
test的token：sha1:6587feaef3b1:6b243404e4cfaafe611fdf494ee71fdaa8c4a563


自定义token运行容器：
docker run -d -p 8888:8888 jupyter/datascience-notebook start-notebook.sh --NotebookApp.password='sha1:6587feaef3b1:6b243404e4cfaafe611fdf494ee71fdaa8c4a563'


这时访问http://localhost:8888/会出现输入密码的页面，输入正确的密码才能进入jupyter。
共享目录
-v参数
docker提供-v参数使实体机和容器共享目录，这对于有状态的服务很有用，目录挂载添加参数：
-v /home/jason/jason/docker/notebook:/home/jovyan/work
运行带有目录共享的容器
docker run-it--rm-p8888:8888-v/home/jason/jason/docker/notebook:/home/jovyan/workjupyter/datascience-notebookstart-notebook.sh--NotebookApp.password='sha1:6587feaef3b1:6b243404e4cfaafe611fdf494ee71fdaa8c4a563'


这样在jupyter里新建的notebook都会出现在实体机指定的目录里。由于这个镜像的原因 需在work目录下新建才能在实体机看到。
基于jupyter/datascience-notebook 生成pytorch image
Dockerfile
因为没有合适的pytorch镜像，自己编辑Dockerfile:
新建文件Dockerfile并编辑内容：
FROM jupyter/datascience-notebook:281505737f8a
MAINTAINER Jason.W. "jianchengss@163.com"
# 下面是按官网的方法安装spotlight
#RUN pip --no-cache-dir install --upgrade install http://download.pytorch.org/whl/cu75/torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
#RUN pip --no-cache-dir install --upgrade torchvision
# pytorch
RUN conda install pytorch torchvision -c soumith
# spotlight(https://github.com/maciejkula/spotlight)
RUN conda install -c maciejkula -c soumith spotlight=0.1.2
build
在Dockerfile目录里运行命令：docker build -t jianchengss/datascience-pytorch:0.1 .
这样就生成了image：jianchengss/datascience-pytorch:0.1可以运行docker images查看本机上所有的image。
从构建的镜像运行容器
docker run-it--rm-p8888:8888-v~/workspace/python/notebooks-pytorch:/home/jovyan/work--privileged=truejianchengss/datascience-pytorch:0.1start-notebook.sh--NotebookApp.password='sha1:6587feaef3b1:6b243404e4cfaafe611fdf494ee71fdaa8c4a563'


最终容器
经过以上步骤，测试完成后既可以执行最终运行的命令 注意 token换成自己的
docker run-d-p8588:8888-v~/workspace/python/notebooks-pytorch:/home/jovyan/work--privileged=true--name=pytorch jianchengss/datascience-pytorch:0.1start-notebook.sh--NotebookApp.password='sha1:7aee2f913c8e:17d40f203cbd5c9820f302894a92724c3de9fba6'


-it --rm 换成了 -d,比之前多的参数有：
--name=pytorch，意为给container取一个名字，好区分和管理，缺省的话名字为一串随机的字符串。
--privileged=true出现文件夹访问权限的时候添加该属性
此时运行docker ps即可查看运行着的容器：
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
3bd3e30e9ab3jianchengss/datascience-pytorch:0.1"tini -- start-notebo"4 seconds agoUp 3 seconds0.0.0.0:8588->8888/tcppytorch
进入容器操作
容器启动后有时候需要进入容器操作，比方说查看信息或者安装新的软件，此时执行docker exec -it pytorch bash
其他命令
docker stop container-name # 停止运行着的容器
docker rm container-name # 删除已有的容器，要先停止
docker rmi image-name # 删除已有的镜像

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