“Tensorflow+OpenCV“容器进行CNN数字识别训练

“Tensorflow+OpenCV“容器进行CNN数字识别训练

1. 在Docker中配置“Tensorflow+OpenCV“组合镜像

参考：http://blog.youkuaiyun.com/chenming_hnu/article/details/70184543

2. 容器与本地的数据卷volume共享

只要涉及到样本的训练的相关内容，就要考虑数据的存储、共享等。
(1) docker引入了数据卷（volume）机制，volume是存在于一个或多个容器中的特定文件或文件夹，这个目录以独立于联合文件系统的形式在宿主机中存在，并为数据的共享与持久化提供了如下便利：

• volume在容器创建的时候就会初始化，在容器运行时可以使用其中的文件；
• volume能在不同的容器间共享和重用；
• 对volume中的数据操作会立马生效；
• 对volume中的数据操作不会影响到镜像本身；
• volume的生存周期独立于容器的生存周期，即使删除容器，volume仍然会存在，没有任何容器使用的volume也不会被docker删除。

（2）创建数据卷共享容器

sudo docker run -it -v vol_tfcv5:/data --name=tfcv5 tensorflow:tensorflowCV /bin/bash

对以上命令的解释：

• docker run表示新建容器时 加上-v 命令为创建数据卷，也可以先用 $ docker create --name vol_simple 创建数据卷，再用run命令。
• -it 也可以写成 -i -t, 表示申请一个伪终端tty控制台与容器进行数据交互；
• vol_tfcv5:/data 创建一个指定名字的volume数据卷为vol_tfcv5，并挂载到容器的/data目录下；
• --name=tfcv5 容器的名称；
• tensorflow:tensorflowCV 构建容器的源镜像名称；
• /bin/bash 使用/bin/bash来执行解释脚本

实际上：Docker 在创建volume的时候会在宿主机/var/lib/docker/volumes 中创建一个以volume ID为名的目录，并将volume中的内容存储在名为_data的目录下。
使用docker volume inspect命令可以获得该volume包括其在宿主机中该文件夹的位置等信息。

$ sudo docker volume inspect vol_tfcv5
[sudo] password for mingchen: 
[
    {
        "Name": "vol_tfcv5",
        "Driver": "local",
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/vol_tfcv5/_data",
        "Labels": null,
        "Scope": "local"
    }
]

在容器内查看/data目录下的数据：

root@1451fcc1ad4f:/# ls
bin   data  etc   lib    media  notebooks  proc  run             sbin  sys  usr
boot  dev   home  lib64  mnt    opt        root  run_jupyter.sh  srv   tmp 
root@1451fcc1ad4f:/# ls data
root@1451fcc1ad4f:/# 

发现为空，下面我们就向主机上的共享目录中拷入数据。
(3)向共享目录/var/lib/docker/volumes/vol_tfcv5/_data中拷入数据

我的图片及代码数据都在/home/mingchen/Desktop/tf_pic_auto/， “*“表示此目录下的所有文件。

$ sudo cp -r /home/mingchen/Desktop/tf_pic_auto/* /var/lib/docker/volumes