[Dockerfile] docker setting for r-deep learning

https://hub.docker.com/r/chstone/mxnet-gpu/

docker build -t 태그/태그 ./

과 같은 형식으로 빌드하면 된다. 그리고, docker  images를 통해 살펴보면, 해당하는 태그 이름으로 이미지가 따뜻하게 구워져있다.

Dockerfile

FROM chstone/mxnet-gpu:latest

MAINTAINER PKS Prakash <prakash5801>

# Install dependencies

RUN apt-get update && apt-get install -y

 python2.7 

 python-pip 

 python-dev 

 ipython 

 ipython-notebook 

 python-pip 

 default-jre

# Install pip and Jupyter notebook

RUN pip install --upgrade pip && 

 pip install jupyter

# Add R to Jupyter kernel 

RUN Rscript -e "install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'crayon', 'pbdZMQ'), dependencies=TRUE, repos='https://cran.rstudio.com')" && 

 Rscript -e "library(devtools); library(methods); options(repos=c(CRAN='https://cran.rstudio.com')); devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')" && 

 Rscript -e "library(IRkernel); IRkernel::installspec(name = 'ir32', displayname = 'R 3.2')" 

# Install H2O

RUN Rscript -e "install.packages('h2o', dependencies=TRUE, repos='http://cran.rstudio.com')"

# 이 스크립트 아래쪽은 버전때문에 문제가 있다. 과감히 뺀다.

# Install tensorflow fixing the proxy port

# RUN pip install tensorflow-gpu

#  RUN Rscript -e "library(devtools); devtools::install_github('rstudio/tensorflow')"

docker run -it -p  8888:8888 -p 54321:54321 태그/태그

를 통해 포트를 맞춰줄수있다. 이렇게 된다면 현재 돌리고 있는 호스트에서 해당 포트로 컨테이너에 떠있는 포트와 연결이 된다.