docker - 如何在没有 root 权限的 Docker 容器中运行 TensorBoard？

Question

我在 Docker 容器中运行 tensorflow-gpu。目前，当我使用 root 权限访问正在运行的 Docker 容器时，我只能运行和访问 TensorBoard。我想在不使用 root 权限的情况下完成此操作。如何实现？

这里有一些关于我在做什么和解决了什么问题的信息：

我使用以下命令使用 TensorFlow 提供的 docker 容器运行 tensorflow-gpu。

$ docker run \
-u $(id -u username):$(id -g username) \
-it --rm --runtime=nvidia \
-v $(realpath ~/data/workspace/notebooks):/tf/notebooks \
-v $(realpath ~/data/workspace/):/tf/workspace \
-v $(realpath ~/data/images/):/tf/images \
-p 8888:8888 -p 6007-6015:6007-6015 tensorflow/tensorflow:2.0.0a0-gpu-py3-jupyter

在启动容器的命令行中，我为 TensorBoard 添加了额外的端口。

在执行以下操作时，我完成了运行 TensorBoard。

1. 容器正在运行（使用上面的命令启动）
   →每次尝试从正在运行的 Jupyter 笔记本中运行和访问 TensorBoard 都会失败
2. 从 docker 主机 PC 我运行以下命令：
   • $ docker ps获取容器名称
   • $ sudo docker exec -it <container name> bash
     → 我试过这个有和没有sudo，没有下面的命令将不起作用
   • tf-docker /tf > tensorboard --logdir <log directory> --port 6007
3. 现在我可以访问 TensorBoardlocalhost:6007

我是 Docker、TensorFlow 的新手，我是 Linux (Ubuntu) 的新手。我想在不使用 root 权限的情况下完成我上面描述的事情。

• 有没有办法做到这一点？
• 最好/正确的方法是什么？
• 您的最佳实践建议是什么？

编辑 2019-06-24： 我不知道为什么它首先没有锻炼，也许我使用了错误的端口。这是我到现在为止所完成的。

• 我使用以下命令行启动容器，将 TensorBoard 的端口更改为 6006

  $ docker run \
  -u $(id -u username):$(id -g username) \
  -it --rm --runtime=nvidia \
  -v $(realpath ~/data/workspace/notebooks):/tf/notebooks \
  -v $(realpath ~/data/workspace/):/tf/workspace \
  -v $(realpath ~/data/images/):/tf/images \
  -p 8888:8888 -p 6006:6006 tensorflow/tensorflow:2.0.0a0-gpu-py3- 
  jupyter
  

• 然后从命令行我在 docker 容器内启动一个 bash shell，而不使用 root 权限：$ docker exec -it <container name> bash
• 之后，我启动 TensorBoard 并在 web 浏览器中使用输出中的链接：tf-docker /tf > tensorboard --logdir <log directory> --port 6007
• 除了之前的命令，我还可以从 Jupyter notebook 启动 Tensorboard。

  %reload_ext tensorboard.notebook
  %tensorboard --logdir=<log directory> --port=6006
  

编辑 2019-10-09： 由于将 TensorFlow 2.0.0 版本与 TensorBoard 2.0.0 一起使用，我必须启动 TensorBoard 以下内容：

$ tensorboard --logdir=<log directory> --host 0.0.0.0 --port 6006

如果不显式添加主机选项，它将不起作用。

标签： dockertensorflowtensorboardtensorflow-datasets

Answer 1

我遵循的步骤，我可以用 tensorboard 可视化结果：

• 创建容器时，打开/映射张量板的外部端口：

> nvidia-docker run -d --name tkra_tensorb --ipc=host -it -p 8513:8090
> -p 3014:6006 -v /data:/data tkra_tb

• 在容器内，运行 tensorboard：

> tensorboard --logdir /data/tkra/MyDatasets/resnet101/checkpoints/
> --host 0.0.0.0 --port 6006

在我的浏览器中打开张量板：<server_address>:3014