docker로 PyTorch 환경 구축하기 (+ vscode 연결하기)

docker로 PyTorch 실행

1. install nvidia-container toolkit

• NGC 사용하기 위해서
• 하지만 난 nvidia가 없어서 패스...

2. pytorch 이미지 pull

$ docker pull pytorch/pytorch:latest

3. docker container 만들기

• 내 컴퓨터의 pytorch_docker 폴더와 container를 mount 해주었다
• 그러기 위해 먼저 pytorch_docker 폴더를 생성해주었다

$ mkdir ~/pytorch_docker
$ docker run -it -v /home/nahye/pytorch_docker:/workspace --name "nahye_torch" pytorch/pytorch /bin/bash

4. container와 vscode 연결

1. vscode에서 extension으로 remote development를 설치한다
   
2. remote 탭에서 dev container를 누르고 이전에 만든 pytorch container를 선택한다
   
3. local의 pytorch_docker와 연결한 container의 workspace와 연동한다
   • file -> open folder -> /workspace 에서 사용할 폴더를 선택하거나 만들어서 연결하면 된다
     

5. python

python 코드를 실행시키려고 하니 python extendion을 설치하라고 해서 설치했다

---

gui

• 이미지를 띄우려고 하다가 실패했다
• docker는 gui를 지원하지 않는다고 한다ㅠㅠ

$ docker run -it -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /home/nahye/pytorch_docker:/workspace --name "gui_torch" pytorch/pytorch

• 그래서 X11 소켓을 컨테이너로 전달하고 DISPLAY 환경 변수를 설정하도록 container를 만들어보았다
• 하지만 그래도 gui가 되지 않았다ㅜ

• 그런데 opencv를 하다가 에러가 나서 해결하는 과정에서 libgl1-mesa-glx를 설치하고 나니 이미지를 띄울 수 있었다!!
• cv2 에러 해결 및 docker에서 gui 이미지 보는 방법

---

tensorboard 사용

• docker에서 tensorboard를 사용하기 위해서는 docker container를 생성할 때 port를 설정해주어야한다
• -p 옵션으로 port를 설정해 준다
• tensorboard가 6006포트를 default로 하기 때문에 6006 port로 설정하였다

$ docker run -it -v /home/nahye/pytorch_docker:/workspace --name "torch_tensorboard" -p 6006:6006 pytorch/pytorch /bin/bash

• 위와 같이 container를 만들어주고 container안에서 아래의 명령어를 실행하면 된다

# tensorboard --logdir=./output --port 6006 --host=0.0.0.0

• 자세한 내용은 docker에서 tensorboard 실행하기에 작성되어 있다