Я следовал инструкциям на официальном Tensorflow Docker hub , чтобы иметь возможность использовать образ докера с поддержкой графического процессора с открытым портом для локальной разработки ноутбука Jupyter; включая установку необходимых nvidia-docker
Я могу импортировать пакеты без проблем, но завершение кода не работает при нажатии на вкладку. Например:
import tensorflow as tf # works fine
tf. <tab> # nothing happens
Я могу использовать код, если набираю вручную. Я могу выполнить следующее:
import numpy as np # no complaints
np.arange(0, 10) # returns expected result
Интересно, что если я наберу tf.
и нажму shift-<double-tab>
, я получу обычно полную строку документации:
Я использовал следующую команду, чтобы вытащить образ докера и запустить его:
docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --runtime=nvidia --rm \
-v $(realpath ~/Documents/jupyter_notebooks):/tf/notebooks \
-p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:nightly-gpu-py3-jupyter
Поверх привязки локальной папки к контейнеру это сопоставляет мой идентификатор пользователя с работающим контейнером, поэтому я не работаю с домашней папкой root (моя установка докера должна принадлежать root . Я могу открыть каталог ноутбука в браузере и запустить новый ноутбук Python3, как обычно.
Я использую Ubuntu 16.04, открываю записные книжки Jupyter в Chrome (я использую расширение vimium , но оно отключено, и я перезапустил контейнер после того, как выяснил, что он может работать с командами клавиатуры, отправленными в Chrome).
$ docker --version
Docker version 18.09.1, build 4c52b90