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dockerで機械学習(27) with anaconda(27)「Practical Convolutional Neural Networks」By Md. Karim, Mohit Sewak, Pradeep Pujari
1.すぐに利用したい方へ(as soon as)
「Practical Convolutional Neural Networks」By Md. Karim, Mohit Sewak, Pradeep Pujari
👁 cat27.gif
http://shop.oreilly.com/product/9781788392303.do
docker
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。
docker pull and run
$ docker pull kaizenjapan/anaconda-pcnn
$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/anaconda-pcnn /bin/bash
以下のshell sessionでは
(base) root@f19e2f06eabb:/#は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。
dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで捜査しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)に気をつけてください。
ファイル共有または複写
dockerとdockerを起動したOSでは、ファイル共有をするか、ファイル複写するかして、生成したファイルをブラウザ等表示させてください。参考文献欄にやり方のURLを記載しています。
複写の場合は、dockerを起動したOS側コマンドを実行しました。お使いのdockerの番号で置き換えてください。複写したファイルをブラウザで表示し内容確認しました。
(base) root@19b116a46da8:/# ls
bin deep-learning-with-keras-ja dev home lib64 mnt proc run srv tmp var
boot deep-learning-with-python-notebooks etc lib media opt root sbin sys usr
(base) root@19b116a46da8:/# cd deep-learning-with-python-notebooks/
(base) root@19b116a46da8:/deep-learning-with-python-notebooks# ls
2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 5.3-using-a-pretrained-convnet.ipynb 8.1-text-generation-with-lstm.ipynb
3.5-classifying-movie-reviews.ipynb 5.4-visualizing-what-convnets-learn.ipynb 8.2-deep-dream.ipynb
3.6-classifying-newswires.ipynb 6.1-one-hot-encoding-of-words-or-characters.ipynb 8.3-neural-style-transfer.ipynb
3.7-predicting-house-prices.ipynb 6.1-using-word-embeddings.ipynb 8.4-generating-images-with-vaes.ipynb
4.4-overfitting-and-underfitting.ipynb 6.2-understanding-recurrent-neural-networks.ipynb 8.5-introduction-to-gans.ipynb
5.1-introduction-to-convnets.ipynb 6.3-advanced-usage-of-recurrent-neural-networks.ipynb LICENSE
5.2-using-convnets-with-small-datasets.ipynb 6.4-sequence-processing-with-convnets.ipynb README.md
Keras_basics_1.py, Keras_basics_2.py, Keras_basics_3.py
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python Keras_basics_1.py
Using TensorFlow backend.
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python Keras_basics_2.py
Using TensorFlow backend.
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python Keras_basics_3.py
File "Keras_basics_3.py", line 21
%matplotlib inline
^
SyntaxError: invalid syntax
Purpose of “%matplotlib inline”
https://stackoverflow.com/questions/43027980/purpose-of-matplotlib-inline/43028034
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_1.py
2018-10-21 14:26:02.761431: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:02.764167: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
b'Hello World!'
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_2.py
2018-10-21 14:26:11.880734: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:11.882135: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
[123 456 789]
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_3.py
<tf.Variable 'variable_y:0' shape=() dtype=int32_ref>
2018-10-21 14:26:19.940613: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:19.942210: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
10
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_4.py
2018-10-21 14:26:25.246018: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:25.249166: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
Welcome to CNN
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_5.py
2018-10-21 14:26:30.893273: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:30.894690: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
[[ 2. 4. 6.]
[ 8. 10. 12.]]
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_6.py
WARNING:tensorflow:From tf_basics_6.py:11: softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Future major versions of TensorFlow will allow gradients to flow
into the labels input on backprop by default.
See `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2`.
2018-10-21 14:26:36.061273: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:36.062963: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
0.6931472
0.6931472
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_7.py
2018-10-21 14:26:42.771448: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:42.773185: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
[0.6590012 0.24243298 0.09856589]
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter01/code files# python tf_basics_8.py
WARNING:tensorflow:From tf_basics_8.py:11: softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Future major versions of TensorFlow will allow gradients to flow
into the labels input on backprop by default.
See `tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2`.
2018-10-21 14:26:53.744097: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-21 14:26:53.746294: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
0.6931472
0.6931472
Chapter02
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter02# python CNN_1.py
Traceback (most recent call last):
File "CNN_1.py", line 5, in <module>
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run_line_magic'
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter02# python CNN_2.py
File "CNN_2.py", line 4
%matplotlib inline
^
SyntaxError: invalid syntax
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter02# python CNN_3.py
File "CNN_3.py", line 18
total width)
^
SyntaxError: invalid syntax
Chapter03
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Dog_cat_classification# python LayersConstructor.py
Traceback (most recent call last):
File "LayersConstructor.py", line 9, in <module>
import Preprocessor
File "/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Dog_cat_classification/Preprocessor.py", line 4, in <module>
import cv2
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Dog_cat_classification# ls *.py
CNN_DogvsCat_Classifier.py LayersConstructor.py Preprocessor.py
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Dog_cat_classification# python Preprocessor.py
Traceback (most recent call last):
File "Preprocessor.py", line 4, in <module>
import cv2
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03# cd ../Padding_ops/
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Padding_ops# ls
paddin_ops.py
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Padding_ops# python paddin_ops.py
(1, 1, 1, 1)
(1, 1, 2, 1)
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Padding_ops# cd ../Traffic/
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# ls
custom.py
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# python custom.py
Traceback (most recent call last):
File "custom.py", line 53, in <module>
images, labels = load_data(train_data_dir)
File "custom.py", line 32, in load_data
directories = [d for d in os.listdir(data_dir)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/asif/traffic/Training'
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# ls /home
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# cd /home
(base) root@b350954ba6b4:/home# ls
(base) root@b350954ba6b4:/home# mkdir asif
(base) root@b350954ba6b4:/home# cd asif
(base) root@b350954ba6b4:/home/asif# mkdir traffic
(base) root@b350954ba6b4:/home/asif# cd traffic
(base) root@b350954ba6b4:/home/asif/traffic# mkdir Training
(base) root@b350954ba6b4:/home/asif/traffic# cd /Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# ls
custom.py
(base) root@b350954ba6b4:/Practical-Convolutional-Neural-Networks/Chapter03/Traffic# python custom.py
Unique classes: 0
Total Images: 0
Traceback (most recent call last):
File "custom.py", line 90, in <module>
display_label_images(images, 20)
File "custom.py", line 80, in display_label_images
start = labels.index(label)
ValueError: 20 is not in list
jupyternotebook
(base) root@19b116a46da8:/# jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root
[I 04:47:52.531 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[I 04:47:52.776 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
[I 04:47:52.776 NotebookApp] JupyterLab application directory is /opt/conda/share/jupyter/lab
[I 04:47:52.785 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /deep-learning-with-python-notebooks
[I 04:47:52.786 NotebookApp] 0 active kernels
[I 04:47:52.786 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 04:47:52.786 NotebookApp] http://19b116a46da8:8888/?token=5ca23859604dcac80e266f93ec2194c802e98f432729aa5d
[I 04:47:52.786 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 04:47:52.787 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 04:47:52.787 NotebookApp]
Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://19b116a46da8:8888/?token=5ca23859604dcac80e266f93ec2194c802e98f432729aa5d&token=5ca23859604dcac80e266f93ec2194c802e98f432729aa5d
[I 04:48:11.426 NotebookApp] 302 GET / (172.17.0.1) 0.64ms
[W 04:48:11.433 NotebookApp] Clearing invalid/expired login cookie username-localhost-8888
[W 04:48:11.434 NotebookApp] Clearing invalid/expired login cookie username-localhost-8888
[I 04:48:11.435 NotebookApp] 302 GET /tree? (172.17.0.1) 2.66ms
[I 04:48:16.289 NotebookApp] 302 POST /login?next=%2Ftree%3F (172.17.0.1) 1.77ms
[I 04:48:21.752 NotebookApp] Writing notebook-signing key to /root/.local/share/jupyter/notebook_secret
[W 04:48:21.757 NotebookApp] Notebook 2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb is not trusted
[I 04:48:22.837 NotebookApp] Kernel started: fe0e9fe5-2acc-488a-b574-315edf559da0
[I 04:48:23.453 NotebookApp] Adapting to protocol v5.1 for kernel fe0e9fe5-2acc-488a-b574-315edf559da0
[I 04:50:22.814 NotebookApp] Saving file at /2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb
[W 04:50:22.818 NotebookApp] Notebook 2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb is not trusted
[W 04:50:27.598 NotebookApp] Notebook 2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb is not trusted
[I 04:50:28.635 NotebookApp] Adapting to protocol v5.1 for kernel fe0e9fe5-2acc-488a-b574-315edf559da0
ブラウザで
localhost:8888
を開く
上記の場合は、token に
5ca23859604dcac80e266f93ec2194c802e98f432729aa5d
を入れる。
資料がない章
1
2. dockerを自力で構築する方へ
ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。本の続きを実行する上では必要ありません。
自力でdocker/anacondaを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。
docker
ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。
python
DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。
anaconda
pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。
docker公式配布
ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。
docker pull
docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。
docker Anaconda
anacondaが公式配布しているものを利用。
$ docker pull kaizenjapan/anaconda-keras
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Image is up to date for continuumio/anaconda3:latest
$ docker run -it -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash
実際にはkeras, tensorflow を利用していた他のpushをpull
apt
(base) root@d8857ae56e69:/#apt update
(base) root@d8857ae56e69:/#apt install -y procps
(base) root@d8857ae56e69:/#apt install -y vim
(base) root@d8857ae56e69:/#apt install -y apt-utils
(base) root@d8857ae56e69:/#apt install sudo
ソース git
(base) root@f19e2f06eabb:/# git clone https://github.com/PacktPublishing/Practical-Convolutional-Neural-Networks
conda
# conda update --prefix /opt/conda anaconda
Solving environment: done
pip
(base) root@f19e2f06eabb:/deep-learning-from-scratch-2/ch01# pip install --upgrade pip
Collecting pip
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/5f/25/e52d3f31441505a5f3af41213346e5b6c221c9e086a166f3703d2ddaf940/pip-18.0-py2.py3-none-any.whl (1.3MB)
100% |████████████████████████████████| 1.3MB 2.0MB/s
distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed.
Installing collected packages: pip
Found existing installation: pip 10.0.1
Uninstalling pip-10.0.1:
Successfully uninstalled pip-10.0.1
Successfully installed pip-18.0
(
#docker hubへの登録
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
caef766a99ff continuumio/anaconda3 "/usr/bin/tini -- /b…" 10 hours ago Up 10 hours 0.0.0.0:8888->8888/tcp sleepy_bassi
$ docker commit caef766a99ff kaizenjapan/anaconda-pcnn
$ docker push kaizenjapan/anaconda-pcnn
参考資料(reference)
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習(1) with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習(2)with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
dockerで機械学習(3)with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal 第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32
dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040
dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002
dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558
dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c
dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d
OpenCVをPythonで動かそうとしてlibGL.soが無いって言われたけど解決した。
https://qiita.com/toshitanian/items/5da24c0c0bd473d514c8
サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips
https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e
Dockerでホストとコンテナ間でのファイルコピー
https://qiita.com/gologo13/items/7e4e404af80377b48fd5
Docker for Mac でファイル共有を利用する
https://qiita.com/seijimomoto/items/1992d68de8baa7e29bb5
「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af
64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60
ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編 読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e
Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる
https://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76
Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
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言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
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一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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文書履歴(document history)
ver. 0.10 初稿 20181021
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