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关于人工智能:基于Docker的Python开发

jiezi

作者 |GUEST
编译 |VK
起源 |Analytics Vidhya

在 PyCharm 和 Visual Studio 代码上反对 CUDA

介绍

如果你没有教训，建设一个开发环境是不容易的，特地是如果你想学习的技术很多。

本教程旨在向你展现如何在 PyCharm 或 Visual Studio 代码中设置一个基于 Docker 的 Python 开发环境，并反对 CUDA。

免责申明

  • 在写这篇文章的时候，我无奈在 Windows10 家庭版中应用 Docker 外部的 CUDA（即便是外部版本），所以本教程是在思考 Linux 的状况下实现的，只管基本上没有什么是特定于平台的。
  • 只有在专业版上能力应用 Docker 作为 PyCharm 的近程 Python 解释器。
  • 我假如你曾经在你的机器上装置了 Docker。
  • 我假如你曾经在你的机器上装置了 CUDA。如果你仍在设置你的 Linux 机器，并且你不违心钻研太多，我通常举荐 Pop 操作系统(https://pop.system76.com/)。在该文中（https://support.system76.com/…），你能够找到如何在他们的平台上非常容易地设置 CUDA 和 cuDNN。文章还提供了在 Ubuntu 上应用他们的包的阐明。

我的项目构造

在本教程中，我应用了一个只有 3 个文件的玩具我的项目：

生成容器的Dockerfile。

requirements.txt蕴含我的项目依赖项的文件。

run.py蕴含一些要运行的代码的文件。显然，你的集体我的项目很可能更简单，你能够应用不同的办法来治理依赖关系，你也能够应用 docker-compose.yaml 但为了实现我的例子这会毫无意义引入复杂性。

Dockerfile 文件

对于一篇更关注 Docker 和 Dockerfiles 的文章，我举荐 Docker 初学者指南：https://medium.com/codingthes…

上面是咱们的 Dockerfile 和一个简短的正文

FROM nvidia/cuda:10.2-devel

# 地址: https://github.com/ContinuumIO/docker-images/blob/master/miniconda3/debian/Dockerfile

ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH

RUN apt-get update --fix-missing && \
    apt-get install -y wget bzip2 ca-certificates libglib2.0-0 libxext6 libsm6 libxrender1 git mercurial subversion && \
    apt-get clean

RUN wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \
    /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \
    rm ~/miniconda.sh && \
    /opt/conda/bin/conda clean -tipsy && \
    ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh && \
    echo ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc && \
    echo "conda activate base" >> ~/.bashrc && \
    find /opt/conda/ -follow -type f -name '*.a' -delete && \
    find /opt/conda/ -follow -type f -name '*.js.map' -delete && \
    /opt/conda/bin/conda clean -afy

# 我的项目设置

WORKDIR /code

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "./run.py"]

艰深地说，Dockerfile 形容了生成 Docker 镜像的过程，该镜像随后用于创立 Docker 容器。这个 Dockerfile 文件建设在nvidia/cuda:10.2-devel，镜像由 NVIDIA 间接在 DockerHub 中提供：https://hub.docker.com/r/nvid…。

nvidia/cuda:10.2-devel是曾经装置了 CUDA10.2 工具包的开发镜像

当初你只须要装置 Python 开发所需的货色并设置咱们的我的项目。

在 Dockerfile 的两头局部有一个 Miniconda3 装置。我决定应用 Miniconda 而不是仅仅应用 Python，因为它是我大多数我的项目的首选平台。

咱们没有利用 Miniconda 的任何性能，所以这有点过头了。将 Miniconda 替换成 Dockerfile 中的 Python，这是留给读者的一个练习（不要惊恐，只需应用与新的 Ubuntu 设施雷同的命令）。

最初一节是对于我的项目设置的，咱们只是装置依赖项，复制镜像工作目录中的所有文件，并抉择在没有指定命令的状况下调用 docker run 时启动的命令。

要构建 Docker 镜像，只需应用你抉择的 shell 导航到蕴含 Dockerfile 的门路并运行：

docker build -t <image_name> .

这将生成配置形容的 Docker 镜像，并将其命名为 image_name。如果在名称中没有指定标记，则应用最新的作为默认值。要指定标记，只需在冒号后写入。

在本教程的其余部分中，我将应用 pytorch-development-box 这个名称。

requirements.txt

我只应用 Pytorch 和 Torchvision 作为这个我的项目的依赖项。我常常应用这些包，我会应用他们的 CUDA 可用性办法来查看是否一切正常。所以我的 requirements.txt 是：

torch
torchvision

run.py

我的 Python 文件非常简单，我只是查看 CUDA 是否可用。

import torch.cuda

if torch.cuda.is_available():
    print("CUDA is available :D")
else:
    print("CUDA isn't available :(")

设置 PyCharm

只有在 PyCharm Professional 上能力应用 Docker 的近程 Python 解释器。那么，让咱们看看如何设置它。

构建好 Docker 镜像并在 PyCharm 中关上我的项目文件夹后，导航到File > Settings > Project > Python Interpreter。

你应该看到这样的画面：

当初单击右上角左近的小齿轮并增加一个新的 Python 解释器。

在这里，你须要抉择 Docker 并在名为 image name 的下拉菜单中抉择之前抉择的镜像名称，如下所示：

确认此配置后，请期待索引实现，而后尝试运行run.py.

CUDA isn't available :(

在这一点上，咱们没有配置让 Docker 应用 GPU，但咱们能够疾速修复它。

关上主动生成的运行 / 调试配置，并在 Docker 容器设置的开端增加--gpus all。

你应该失去这样的后果：

确认此配置并运行它。CUDA 后果当初可用！

设置 Visual Studio 代码

我将依附新的 Visual Studio 代码的近程开发扩大来设置通过 Docker 的开发。

第一步是装置近程开发扩大包并关上我的项目文件夹:https://marketplace.visualstu…

应用 VisualStudio palette 中的“Add Development Container Configuration Files”命令。

抉择应用本人的 Dockerfile。

此时 devcontainer.json 文件将被创立到一个 .devcontainer 目录中，如下所示：

// For format details, see https://aka.ms/vscode-remote/devcontainer.json or this file's README at:
// https://github.com/microsoft/vscode-dev-containers/tree/v0.128.0/containers/docker-existing-dockerfile
{
    "name": "Existing Dockerfile",

    // Sets the run context to one level up instead of the .devcontainer folder.
    "context": "..",

    // Update the 'dockerFile' property if you aren't using the standard'Dockerfile'filename."dockerFile":"../Dockerfile",

    // Set *default* container specific settings.json values on container create.
    "settings": {"terminal.integrated.shell.linux": null},

    // Add the IDs of extensions you want installed when the container is created.
    "extensions": []

    // Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
    // "forwardPorts": [],

    // Uncomment the next line to run commands after the container is created - for example installing curl.
    // "postCreateCommand": "apt-get update && apt-get install -y curl",

    // Uncomment when using a ptrace-based debugger like C++, Go, and Rust
    // "runArgs": ["--cap-add=SYS_PTRACE", "--security-opt", "seccomp=unconfined"],

    // Uncomment to use the Docker CLI from inside the container. See https://aka.ms/vscode-remote/samples/docker-from-docker.
    // "mounts": ["source=/var/run/docker.sock,target=/var/run/docker.sock,type=bind"],

    // Uncomment to connect as a non-root user. See https://aka.ms/vscode-remote/containers/non-root.
    // "remoteUser": "vscode"
}

将弹出一个提醒，要求在容器中从新关上该文件夹。

在此之前，咱们只须要抉择一些在容器中开发时应用的扩大。

转到 Extensions 选项卡，浏览你须要的扩大，你能够右键单击并抉择 Add to devcontainer。将它们增加到配置中。

当初咱们只须要增加一个 runArgs 键来启用 GPU，咱们就能够开始开发了。

减去正文，你应该失去这样的后果:

{
    "name": "Existing Dockerfile",
    "context": "..",
    "dockerFile": "../Dockerfile",
    "settings": {"terminal.integrated.shell.linux": null},
    "extensions": ["ms-python.python"],
    // This was added!
    "runArgs": ["--gpus=all"]
}

当初从命令面板，咱们能够重建和从新关上容器

论断

当初你曾经在 IDE 中配置了一个十分根本的开发环境，它基于你本人的 Docker 镜像，所有这些都反对 GPU。

原文链接：https://www.analyticsvidhya.c…

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