プロジェクト README

このプロジェクトは、Dockerを使用して機械学習環境をセットアップし、Jupyter notebookを実行するためのものです。

目次

1. Dockerのセットアップと使用方法
2. プロジェクトの構造
3. Jupyter Notebookの使用方法

dockerのセットアップと使用方法

前提条件

• Remote Explorer で計算機に接続できること
• Dockerが利用可能であること（利用できない場合は先輩に相談してください）

Dockerが使用可能かどうかを確認するには、以下のコマンドを実行します：

docker

コマンドが認識されない場合は、Dockerのインストールが必要です。

Dockerコンテナの作成と起動

1. docker-compose.ymlのcontainer_nameを自分で分かる名前に変更してください。

2. プロジェクトのルートディレクトリ（pytorch_intro）に移動します。

3. 以下のコマンドを実行して、Dockerコンテナをビルドし起動します：

   docker-compose up -d --build

   • -d：バックグラウンドでコンテナを実行します
   • --build：コンテナ起動前にイメージを再ビルドします
   • 初回実行時は必要なイメージのダウンロードとビルドが行われるため、時間がかかる場合があります

Dockerコンテナへの接続方法

VSCode拡張機能での接続

1. VSCodeのRemoteタブを開きます
2. Remotes (Tunnels/SSH)からDev Containersを選択します
3. ビルドしたコンテナを選択して接続します
   • この方法では、VSCodeの機能をそのままコンテナ内で使用できます
   • 拡張機能もコンテナ内にインストールして使用可能です

主要なDockerコマンド

コマンドラインからの接続

docker exec -it <コンテナ名> bash

• コンテナ名はdocker psで確認できます

コンテナの状態確認

# 起動中のコンテナのみ表示
docker ps

# すべてのコンテナを表示（停止中含む）
docker ps -a

コンテナのライフサイクル管理

# コンテナの起動
docker start <コンテナ名>

# コンテナの停止
docker stop <コンテナ名>

# コンテナの再起動
docker restart <コンテナ名>

# コンテナの削除（要停止状態）
docker rm <コンテナ名>

• 使用しないと思ったコンテナは削除してください

docker-composeコマンド

# カレントディレクトリのコンテナを停止・削除
docker-compose down

• コンテナだけでなく、ネットワークも削除されます
• ボリュームは保持されます（削除する場合は-vオプションを追加）

トラブルシューティング

• コンテナが正常に起動しない場合：

  # コンテナのログを確認
  docker logs <コンテナ名>

プロジェクトの構造

• Dockerfile: Dockerイメージの設定ファイル
• docker-compose.yml: Docker Composeの設定ファイル
• README.md: このファイル
• basic.ipynb: Pythonの基本的な文法とよく使うライブラリの説明
• code/: ソースコードディレクトリ
• dataset/: データセットディレクトリ
• demo.ipynb: データセット読み込みとNNの学習デモ

Jupyter Notebookの使用方法

1. .ipynbファイル（basic.ipynbまたはdemo.ipynb）を開きます。

2. VSCodeの右上にある「カーネルを選択」をクリックし、PyTorchを選択します。

3. これで、Jupyter Notebookのセルを実行できるようになります。セルの左側にある実行ボタンをクリックするか、Shift + Enterキーを押してセルを実行します。

参考

• https://lilaboc.work/archives/29143610.html

データセット

• https://www.kaggle.com/c/titanic

Initial commit