リモートサーバ上の Docker コンテナで Jupyter Notebook を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、以下のエントリの続き。 blog.amedama.jp 上記の記事でやったことを Docker コンテナにしてみる。 使った環境は次の通り。 まずは Docker ホストとして使う Ubuntu 18.04 のマシンから。 こちらも前回と同じように Vagrant で構築している。 vagrant $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 DISTRIB_CODENAME=bionic DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.1 LTS" vagrant $ uname -r 4.15.0-29-generic そこに接続するクライアントは次の通り。 client $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.
Dockerで作るJupyter Notebook開発環境 - Qiita
研究室リモートサーバ上にJupyter Notebook環境を作ったら色々と捗ったのでその紹介です。調べながらやったら色々と詰まったので情報を残しておこうと思います。 捗ったこと 研究室リモートサーバの高スペックな計算資源を使える Webブラウザ上から簡単にアクセスできる よく使うもの(numpyとかmatplotとか)がはじめから入っている Dockerとりあえず使ってみたアピールができる 研究室リモートサーバの環境 Ubuntu 16.04.1 LTS (GNU/Linux 3.13.0-24-generic x86_64) グローバルIPが付与されている Dockerのインストール まずこのへんを参考にしつつ，UbuntuにDockerをインストールします。また，dockerは一度立ち上げたらその後はWebブラウザから利用するので， などとして，daemonとしてdockerを起動し
ubuntuにdockerをインストールしjupyterからtensorflowを動かす方法 | Linuxから始める先端IT
December 07, 201617:24 ubuntuにdockerをインストールしjupyterからtensorflowを動かす方法 カテゴリtensorflowUbuntu Fire Comment(0) Tweet 機械学習やディープラーニングが近年流行っていますが、それがどういったものでどう使うのか気になっている人は少なくないと思います。 この記事は、ディープラーニングをまだやったことない人が勉強する際の環境を作るの手助けをするためのものです。 今回の内容としては ubuntu(linux)上にdockerをインストールし、そのdockerのコンテナを使ってディープラーニングのフレームワークであるtensorflowの使い方などをjupyterというpythonノートブックを使って学んでいくための環境づくりです。 実行したubuntuのバージョンは16.04です。 では、続きか
Jupyter演習環境の準備手順 - めもめも
この手順では、メモリが4GB以上、CPUが4コア以上の環境を前提としています。 macOSを使用する場合 macOS用のDockerが対応しているのは、Yosemite以降のバージョンです。ここで紹介する手順は、El Captitanで動作確認をしています。 はじめに、Dockerの公式Webサイトから、macOS用のDockerをダウンロードします。「Getting Started with Docker」のリンクからダウンロードページを開いて、「Download Docker for Mac」をクリックすると、インストーラーファイル Docker.dmgがダウンロードできます。インストーラーを開いて、DockerアイコンをApplicationsフォルダーにコピーした後、ApplicationsフォルダーからDockerを起動します。初回の起動時は、インストール処理のポップアップが表示
Jupyter Notebook on DockerでVim keybindsを利用する - Qiita
3行まとめ $(jupyter --data-dir)../../と$(jupyter --config-dir)/nbconfigをvolumeとして永続化・マウント lambdalisue/jupyter-vim-bindingを配置 $(jupyter --config-dir)/nbconfig/notebook.jsonでvim_binding読み込み はじめに 本記事ではDockerコンテナで動作しているJupyter Notebook上で，vim_bindingを利用しVimのKeybindを有効にする方法について説明する． Jupyter Notebookについて本記事では説明を省略する．その素晴らしさ，および使い方等については『現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ』『Jupyter事始め - Qiit
DockerでJupyter Notebookを使いTensorflowも使う - Qiita
Jupyter Notebookとは Jupyter NotebookはPythonによるデータ分析処理を対話式で行えるノートブックです。Jupyterのもっともな特徴は、このデータ処理をすべてWebブラウザー上で行える点です。つまり、Webブラウザー上でプログラムを作成し、実行し、結果を同じ画面に記録しながら分析作業を進めることができます。ターミナルやコマンドプロンプトよりも遥かにユーザーインターフェースがよく、いちいち画面の切り替えをする手間も省けます。なお、読み方は「ジュパイターノートブック」もしくは「ジュピターノートブック」のどちらでもよいそうです。 インストール DockerとTensorflowのインストールについては過去に記事を書いているので、ここでは省きます。以下に参考URLを貼り付けておきます。 http://qiita.com/Yuichi801/items/de6d3
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
Ansible run on Jupyter notebook : CentOS6で`実行可能な手順書`の環境を構築する（ playbookやVagrantfileあり） - Qiita
Ansible run on Jupyter notebook : CentOS6で`実行可能な手順書`の環境を構築する（ playbookやVagrantfileあり）VagrantpyenvAnsibleCentOS6Jupyter はじめに 中井悦司さんより紹介頂きました実行可能な手順書としての Ansible run on Jupyter notebookについて試してみたので構築方法などをメモしておきます。 中井さんありがとうございます。 Ansible run on Jupyter notebookが、どんなものなのかは中井さんのこちらのブログLiterate Automation（文芸的自動化）についての考察を参照ください。 使いどころ 中井さんより初めてJupyterからAnsibleを実行する話を紹介いただいた時には、正直なところあまりピンとこなかったです。（中井さんすみ
JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
DockerでJupyter Notebook環境をお手軽に準備する(TensorflowやGraphvizもあるよ） - Qiita
はじめに ちょっとデータ分析や機械学習をやってみたい、んだけど環境準備が少し面倒だとか、 ハンズオンとかやるんだけど環境セットアップの説明だけで結構時間を使ってしまう、ということがなきにしもあらずかと思います。 Jupyter Notebookは機能的にも素晴らしい環境ですし、Webブラウザがあれば使うことができます。そういう環境はDockerに入れておくと便利で、各自のLocalで起動して使うか、クラウドサーバで起動しておけば、Webブラウザがあれば誰でも使えるのでお手軽です。 既に公開されているDocker Containerもあるのですが、いくつか欲しいものが足りないので追加したものを作ったので共有します。 Jupyter Notebook Docker Container Dockerファイルはここにあります。 https://github.com/mokemokechicken/
Pythonista以外が環境を汚さずにJupyter Notebookに触れる方法 あるいは，Rubyist以外が環境を汚さずにJupyter NotebookでRubyに触れる方法 - Qiita
Pythonista以外が環境を汚さずにJupyter Notebookに触れる方法 あるいは，Rubyist以外が環境を汚さずにJupyter NotebookでRubyに触れる方法RubyPythonElixirDockerJupyter TL;DR Jupyter Notebookがアツい！ RubyとかElixirも動かしてみたい！ Dockerコンテナで動かせば楽！ Docker ToolboxだけでOK！ Pythonの知識なくても環境構築できる RubyやElixirの知識がなくてもJupyter Notebook上でそれらの言語が扱える Jupyter Notebookについて Jupyter Notebookがキテる！という話は色々なところでなされているため本稿では省略する: Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook +
DockerでJupyterを起動するまで - Qiita
これは、Python Advent Calendar 2015の3日目の記事です。 何をするのか？ WindowsやMacで、いろいろなパッケージを含めてJupyter(IPython Notebook)を使おうとすると、インストールが大変です。そこで、今回は、Dockerを使って、Windows(64ビット)上にJupyterを起動するまでを、説明します。利用できるパッケージは、DockerHubをご確認ください。 サクッとやりたい場合は、Docker Toolboxを使う方法を見てください。 いろいろ試したい場合は、Ubuntuを入れてDockerを使う方法を見て下さい。 Docker Toolboxを使う方法 Docker Toolboxを使うことで、簡単にDockerを使えるようになります。 Docker Toolboxをインストールすると、下記のソフトウェアが使えるようになります
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