TensorFlow : Docker イメージ (CPU) を利用する2021/04/14

	機械学習ライブラリー, TensorFlow をインストールします。当例では、TensorFlow 公式の Docker イメージをダウンロードして、コンテナーから TensorFlow を利用します。 Docker イメージは GPU サポート無しの CPU オンリーのイメージを使用します。
[1]	こちらを参考に、Podman をインストールしておきます。
[2]	TensorFlow Docker (CPU) の利用例です。

# Pull 可能なイメージを確認

[cent@dlp ~]$

curl -s https://registry.hub.docker.com/v1/repositories/tensorflow/tensorflow/tags| sed "s/,/\n/g" | grep name

 "name": "latest"}
 "name": "0.10.0"}
 "name": "0.10.0-devel"}
 "name": "0.10.0-devel-gpu"}
 "name": "0.10.0-gpu"}
.....
.....

# TensorFlow 2.0 with Python3 イメージを Pull

[cent@dlp ~]$

podman pull tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3

[cent@dlp ~]$

podman images

REPOSITORY                       TAG        IMAGE ID      CREATED        SIZE
docker.io/tensorflow/tensorflow  2.0.0-py3  90f5cb97b18f  18 months ago  1.09 GB

# コンテナー実行

[cent@dlp ~]$

podman run --rm tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3 \
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

2021-04-13 01:55:05.174282: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 2801385000 Hz
2021-04-13 01:55:05.174845: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x4355000 executing computations on platform Host. Devices:
2021-04-13 01:55:05.174876: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version
tf.Tensor(-2229.3335, shape=(), dtype=float32)

# Hello World テストスクリプトを作成してコンテナーから実行

[cent@dlp ~]$

vi hello_tensorflow.py

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow World!')
tf.print(hello)

[cent@dlp ~]$

podman run --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3 python ./hello_tensorflow.py

2021-04-13 01:56:31.402392: I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94] CPU Frequency: 2801385000 Hz
2021-04-13 01:56:31.402898: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x4bc0b60 executing computations on platform Host. Devices:
2021-04-13 01:56:31.402920: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]   StreamExecutor device (0): Host, Default Version
Hello, TensorFlow World!

[3]	SELinux を有効にしている場合は、ポリシーの変更が必要です。

[root@dlp ~]#

vi my-python.te

# 以下の内容で新規作成

module my-python 1.0;

require {
        type user_home_t;
        type container_t;
        type user_home_dir_t;
        class file { create ioctl open read unlink write };
        class dir { add_name remove_name write };
}

#============= container_t ==============
allow container_t user_home_dir_t:dir { add_name remove_name write };
allow container_t user_home_dir_t:file { create ioctl open read unlink write };
allow container_t user_home_t:file { ioctl open read };

[root@dlp ~]#

checkmodule -m -M -o my-python.mod my-python.te

[root@dlp ~]#

semodule_package --outfile my-python.pp --module my-python.mod

[root@dlp ~]#

semodule -i my-python.pp

[4]	Jupyter Notebook を含むイメージの利用例です。

# TensorFlow 2.0 with Python3/Jupyter イメージを Pull

[cent@dlp ~]$

podman pull tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3-jupyter

[cent@dlp ~]$

podman images

REPOSITORY                       TAG                IMAGE ID      CREATED        SIZE
docker.io/tensorflow/tensorflow  2.0.0-py3-jupyter  c652a4fc8a4f  18 months ago  1.24 GB
docker.io/tensorflow/tensorflow  2.0.0-py3          90f5cb97b18f  18 months ago  1.09 GB

# コンテナーをデーモンとして実行

[cent@dlp ~]$

podman run -dt -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3-jupyter

b65573db78f1cda05885422418103271bc0eda57a85e119cb44e2d443dd0ef53

[cent@dlp ~]$

podman ps

CONTAINER ID  IMAGE                                              COMMAND               CREATED        STATUS            PORTS                   NAMES
b65573db78f1  docker.io/tensorflow/tensorflow:2.0.0-py3-jupyter  bash -c source /e...  6 seconds ago  Up 7 seconds ago  0.0.0.0:8888->8888/tcp  gallant_fermat

# URL 確認

[cent@dlp ~]$

podman exec b65573db78f1 bash -c "jupyter notebook list"

Currently running servers:
http://0.0.0.0:8888/?token=6396247ca174e621ec0aab5fb230953d4bfaf0c4a219f6f6 :: /tf

表示された URL にアクセスすると Jupyter Notebook が利用できます。