2019年12月2日Minicondaの公式イメージを使用して、機械学習・データサイエンス用のDocker環境を構築します。notebookを開くまでの手順をまとめました。dockerで機械学習用の環境を構築するメリットは、ライブラリ/バージョンの違いがシビアな深層学習フレームワークの環境を手っ取り早く構築できる。Linux系のみ対応のライブラリを使用できるConda環境が壊れてもすぐ復旧できるなどが挙げられます。notebookを起動Dockerのインストール各OSへのDockerのインストールはこちらです。Pro、MacDockerでGPUコンテナを利用できるのはUbuntuのみです。OSのパソコンしかなくてGPUコンテナを使いたい場合は、外付けSSDからUbuntuを起動するなどの手があります。3)が以下にあります。3.7ベースのMiniconda)イメージは端末から次のコマンドで取得できます。notebookをブラウザから開けるようになる-v:ホストのフォルダ(ここでは/home/docker/miniconda)をコンテナ内の/homeと共有する。docker/miniconda」で作成したフォルダ内にファイル(解析データなど)を入れておくと、コンテナ内と共有できる。ここでは一応「-v」オプションで共有フォルダをマウントしています。notebookだとブラウザを経由してファイルをコンテナ内へアップロード・ダウンロードできるので不要っちゃ不要かもしれません。先のコマンドでコンテナ内のコマンドプロンプトには入れているので、(必要に応じて仮想環境をつくり)パッケージをインストールします。--allow-root出力されるURLをブラウザに入力するとjupyterを開けます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。