本文讲的是用Docker玩转深度学习【编者的话】这篇文章介绍了Docker与深度学习结合的例子。Docker的优势是解决了依赖的问题，方便分发个人工作成果；缺点是不直接支持GPU，需要开发者自己安装nvidia-docker。
Docker提供了一种将Linux Kernel中需要的内容静态链接到你的应用中的方法。Docker容器可以使用宿主机的GPUs，因此我们可以把TensorFlow或者机器学习代码的任何依赖都链接到
容器中，这样其他小伙伴就可以使用你的工作成果了。
你可以发布一个可再现的机器学习项目，它几乎不需要用户设置，不需要用户花6小时去下载依赖或者报错：
# 6 hours of installing dependencies
python train.py
> ERROR: libobscure.so cannot open shared object
相反，你可以这样做：
dockrun tensorflow/tensorflow:0.12.1-gpu python train.py
TRAINING SUCCESSFUL
这种方法可以直接运行你的
train.py
脚本，所有的依赖包括GPU支持都帮你准备好了。
Docker容器是短暂的，不需要持久化任何数据，你可以把Docker容器想象成1G大的
tensorflow.exe
，它把你所有的依赖都编译进去了。
Why
开源软件因为有难以重现、复杂的依赖网络：不同版本的编译器、丢失头文件、错误的库路径等，所有这些导致在软件的安装配置阶段浪费你大量的时间。
使用Docker时，理论上你只要要让Docker正确工作，然后你所有的代码就可以运行了。幸运的是，Docker已经融资1.8亿美元，并将一部分投入到docker开发中，转换成可以工作的软件。
我打算在Linux上用Docker，Mac上的用法应该一样，除了不支持GPU。
应该怎么做
针对机器学习的使用场景，你最好把你的代码发布到GitHub repo上。你的依赖通常表示成一系列Linux命令行，这些命令行能复制粘帖到终端中运行。（
译者注：
即依赖放到Dockerfile中）。
Docker用一个命令替换第二部分（
译者注：
第一部分是把代码放到GitHub repo上，第二部分是在Docker镜像中执行命令行，配置你的依赖），该命令将拉取运行代码所需的正确docker镜像。你会把所有的依赖集成到3G大（压缩后）的镜像中，用户可以直接下载使用你的镜像。
我们看看Torch
pix2pix
的实现方式：
git clone https://github.com/phillipi/pix2pix.git
cd pix2pix
bash datasets/download_dataset.sh facades
# install dependencies for some time
...
# train
env \
DATA_ROOT=datasets/facades \
name=facades \
niter=200 \
save_latest_freq=400 \
which_direction=BtoA \
display=0 \
gpu=0 \
cudnn=0 \
th train.lua
尽管训练脚本的依赖很少（做到这样很伟大了），但是脚本使用的工具却有很多依赖，而且这些依赖文档不全面，组合在一个镜像中非常复杂繁琐。
如果你不小心弄乱了依赖，可能会遇到下面的错误：
luajit: symbol lookup error:
/root/torch/install/lib/lua/5.1/libTHNN.so: undefined symbol: TH_CONVERT_ACCREAL_TO_REAL
Docker提供了一种方法，通过
Docker Hub
分发二进制镜像（
译者注：
原文是
artifact
）。
Dockerized
在Linux server上直接安装docker和nvidia-docker，Docker容器可以访问GPU，没有明显的性能损失。
如果你在Mac上你需要安装
Docker for Mac
，在Mac上使用Docker我还是有很多经验的。现在你还不能在GPU上运行任何东西，Mac几乎不再支持CUDA。你可以在CPU模式下测试，它工作良好，只是有点慢。
我这里有一个在Ubuntu 16.04 LTS上安装Docker的脚本，适用于云服务提供商：
curl -fsSL https://affinelayer.com/docker/setup-docker.py | sudo python3
装好Docker后，运行
pix2pix
代码：
sudo docker run --rm --volume /:/host --workdir /host$PWD affinelayer/pix2pix <command>
下面是完整的脚本，多行显示方便阅读：
git clone https://github.com/phillipi/pix2pix.git
cd pix2pix
bash datasets/download_dataset.sh facades
sudo docker run \
--rm \
--volume /:/host \
--workdir /host$PWD \
affinelayer/pix2pix \
env \
DATA_ROOT=datasets/facades \
name=facades \
niter=200 \
save_latest_freq=400 \
which_direction=BtoA \
display=0 \
gpu=0 \
cudnn=0 \
th train.lua
它会下载我构建的镜像（镜像包含Torch，支持
nvidia-docker
），大小在3G。
运行后会打印debug信息，到这里已经很棒了。但运行在GPU上更重要，因为pix2pix的架构设计在GPU上可以获得足够的训练速度。
GPU
在GPU上运行只需要把上面命令中的
docker
镜像替换成
nvidia-docker
。
nvidia-docker
不包含在标准Docker中，所以你需要额外的工作。下面的脚本可以在Ubuntu 16.04 LTS上配置nvidia-docker：
curl -fsSL https://affinelayer.com/docker/setup-nvidia-docker.py | sudo python3
大概花费5分钟，而且我已经在AWS和Azure上测试过了。两者都是NVIDIA K80卡，额定值为2.9 FP32 TFLOPS。
nvidia-docker配置好运行：
sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
假设上面的命令正常运行，重新运行pix2pix的脚本：
sudo nvidia-docker run \
--rm \
--volume /:/host \
--workdir /host$PWD \
affinelayer/pix2pix \
env \
DATA_ROOT=datasets/facades \
name=facades \
niter=200 \
save_latest_freq=400 \
which_direction=BtoA \
display=0 \
th train.lua
它使用相同的Docker镜像，但是支持GPU。
提示
使用Python和TensorFlow时，有许多有用的命令行选项：
--env PYTHONUNBUFFERED=x
这会让python立即打印输出，而不是先缓存起来。
--env CUDA_CACHE_PATH=/host/tmp/cuda-cache
这使得你每次启动Tensorflow时都没有1分钟的延迟，它必须从头重新编译CUDA内核。
这两个选项集成到Docker命令行中后：
sudo nvidia-docker run \
--rm \
--volume /:/host \
--workdir /host$PWD \
--env PYTHONUNBUFFERED=x \
--env CUDA_CACHE_PATH=/host/tmp/cuda-cache \
<image> \
<command>
这个命令很长，你可以定义命令别名：
alias dockrun="sudo nvidia-docker run --rm --volume /:/host --workdir /host\$PWD --env PYTHONUNBUFFERED=x --env CUDA_CACHE_PATH=/host/tmp/cuda-cache"
定义别名后运行
pix2pix-tensorflow
：
git clone https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow.git
cd pix2pix-tensorflow
python tools/download-dataset.py facades
dockrun affinelayer/pix2pix-tensorflow python pix2pix.py \
--mode train \
--output_dir facades_train \
--max_epochs 200 \
--input_dir facades/train \
--which_direction BtoA
pix2pix-tensorflow
除了Tensorflow 0.12.1（当时当前发布的版本）之外没有别的依赖关系。但是即使如此，第一个GitHub issue是一个用户使用错误版本的Tensorflow导致的。
如何集成
幸运地是，集成到你自己的项目中非常简单。
你先新建空目录，新建文件Dockerfile。然后构建镜像：
mkdir docker-build
cd docker-build
curl -O https://affinelayer.com/docker/Dockerfile
sudo docker build --rm --no-cache --tag pix2pix .
构建结束后你就可以查看镜像了：
sudo docker images pix2pix
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
pix2pix latest bf5bd6bb35f8 3 seconds ago 11.38 GB
通过docker push把你的镜像推送到Docker Hub上：
sudo docker tag pix2pix <accountname>/pix2pix
sudo docker push <accountname>/pix2pix
Docker新用户可以先使用我的镜像。docker提供了不依赖Docker Hub分发镜像的机制，但是他用起来不是很方便：
# save image to disk, this took about 18 minutes
sudo docker save pix2pix | gzip > pix2pix.image.gz
# load image from disk, this took about 4 minutes
gunzip --stdout pix2pix.image.gz | sudo docker load
再现性
虽然Docker镜像容易复制，但是从Dockerfile到镜像的转换不一定是可复制的。你可以使用下面的命令检查镜像的构建历史记录：
sudo docker history --no-trunc pix2pix
它不会显示被添加到镜像中的所有文件。比如，如果你的Dockerfile包含
git clone
或者
apt-get update
，很可能在两个不同的日子里构建产生不同的镜像。
另外，如果docker构建时指定了cpu版本，那么镜像在其它机器上很可能不工作。
只要我们分发的是Docker镜像，那么它就是可再现的。如果你想通过Dockerfile再现镜像，如果你不非常小心编写构建Dockerfile的话，很可能失败。（
译者注：
镜像构建好后不会变，可再现，但是从Dockerfile构建，很可能因为cpu版本、git clone仓库更新而不可再现镜像）
目前还不清楚这些优势是否值得付出努力，但是如果你的Dockerfile是从头开始构建的，并且使用
--network none
选项，大多数情形镜像是可重现的。
如果镜像再现很容易，这项技术将会很酷。现在Docker已经取得实质性进展，让依赖再现成为可能，这是伟大的进步。
译者说
这篇文章介绍了Docker与深度学习结合的例子。Docker的优势是解决了依赖的问题，方便分发个人工作成果；缺点是不直接支持GPU，需要开发者自己安装nvidia-docker。
文章最后作者论述了Docker镜像的可再现问题，总结如下：
- 分发的是Docker镜像，那么基本可以保证镜像的一致性（可再现）。
- 分发的是Dockerfile，Dockerfile中存在git clone或者apt update，会因为时间因素导致clone的repo更新导致镜像不一致。
原文链接：Deep Learning with Docker（翻译：卢文泉）
原文发布时间为：2017-03-05
本文作者：卢文泉
本文来自云栖社区合作伙伴Dockerone.io，了解相关信息可以关注Dockerone.io。
原文标题：用Docker玩转深度学习
