1.すぐにプログラムを動かしたい方へ(as soon as you want)
実践機械学習システム Willi Richest, Luis Pedro Coelho 著
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873116983/
<この項は書きかけです。順次追記します。>
docker
dockerは複数人で同じ設定で作業、実験、実習ができるとても便利な道具です。
それまで利用していた環境とは全く別に作ります。
それまでどのような設定をしていても、dockerが起動し、ネットがつながれば大丈夫です。ここでは、本で紹介しているdockerの資料に直接基づかず、すぐに利用できる環境を提供し、またご自身で新たに導入したソフトを含めて、保存しておく方法を紹介します。
docker起動
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。
システム管理者での作業が必要になります。
docker pull and run
$ docker pull kaizenjapan/anaconda2-willi
$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/anaconda2-willi /bin/bash
dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで操作しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)は、docker idの数字が何桁かついています。
第1章
以下のshell sessionでは
(base) root@9f32435de7a9#
は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。
現在、まだエラーが取れていません。
うまくエラーを取る方法がありましたら、ご教示ください。
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
Traceback (most recent call last):
File "analyze_webstats.py", line 10, in <module>
import matplotlib.pyplot as plt
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 115, in <module>
_backend_mod, new_figure_manager, draw_if_interactive, _show = pylab_setup()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/__init__.py", line 62, in pylab_setup
[backend_name], 0)
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_qt5agg.py", line 15, in <module>
from .backend_qt5 import (
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_qt5.py", line 19, in <module>
import matplotlib.backends.qt_editor.figureoptions as figureoptions
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/qt_editor/figureoptions.py", line 20, in <module>
import matplotlib.backends.qt_editor.formlayout as formlayout
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/qt_editor/formlayout.py", line 54, in <module>
from matplotlib.backends.qt_compat import QtGui, QtWidgets, QtCore
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/qt_compat.py", line 158, in <module>
raise ImportError("Failed to import any qt binding")
ImportError: Failed to import any qt binding
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# conda install tensorflow
Solving environment: done
# All requested packages already installed.
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# pip install --upgrade pip
Requirement already up-to-date: pip in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (18.1)
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# pip uninstall matplotlib
Uninstalling matplotlib-2.2.3:
Would remove:
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib-2.2.3-py2.7.egg-info
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/pylab.py
Proceed (y/n)? pip install matplotlib
Your response ('pip install matplotlib') was not one of the expected responses: y, n
Proceed (y/n)? y
Successfully uninstalled matplotlib-2.2.3
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# pip install matplotlib
Collecting matplotlib
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/59/08/04933377dc4500e3698e93f9113dc3624874e0914f4c85767ecb5b389084/matplotlib-2.2.3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl (12.6MB)
100% |████████████████████████████████| 12.6MB 2.3MB/s
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (2.7.3)
Requirement already satisfied: subprocess32 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (3.5.2)
Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (0.10.0)
Requirement already satisfied: six>=1.10 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (1.11.0)
Requirement already satisfied: backports.functools-lru-cache in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (1.5)
Requirement already satisfied: pytz in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (2018.5)
Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (2.2.0)
Requirement already satisfied: numpy>=1.7.1 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (1.15.1)
Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from matplotlib) (1.0.1)
Requirement already satisfied: setuptools in /opt/conda/lib/python2.7/site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib) (40.2.0)
Installing collected packages: matplotlib
Successfully installed matplotlib-2.2.3
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
[[1.000e+00 2.272e+03]
[2.000e+00 1.656e+03]
[3.000e+00 1.386e+03]
[4.000e+00 1.365e+03]
[5.000e+00 1.488e+03]
[6.000e+00 1.337e+03]
[7.000e+00 1.883e+03]
[8.000e+00 2.283e+03]
[9.000e+00 1.335e+03]
[1.000e+01 1.025e+03]]
('Number of invalid entries:', 0)
Traceback (most recent call last):
File "analyze_webstats.py", line 59, in <module>
plot_models(x, y, None, os.path.join("..", "1400_01_01.png"))
File "analyze_webstats.py", line 31, in plot_models
plt.clf()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 671, in clf
gcf().clf()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 586, in gcf
return figure()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 533, in figure
**kwargs)
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backend_bases.py", line 161, in new_figure_manager
return cls.new_figure_manager_given_figure(num, fig)
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/_backend_tk.py", line 1046, in new_figure_manager_given_figure
window = Tk.Tk(className="matplotlib")
File "/opt/conda/lib/python2.7/lib-tk/Tkinter.py", line 1819, in __init__
self.tk = _tkinter.create(screenName, baseName, className, interactive, wantobjects, useTk, sync, use)
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01#
dockerを起動したOSのブラウザで localhost:8888 を表示してください。
tokenの欄に、7a5331fc8bad20cea75fc965e0734876860496be34ddf2c9
をコピペ
01_the_machine_learning_landscape.ipynb
選択
2. 各種エラーを取った経緯
python3で起動
本の記述をよく読まず、python3(anaconda3)を導入してエラーを出した。
python2(anaconda2)を導入し直した。
dockerだと、先に導入したものを終了すれば、全く他に影響を与えなくん楽ちん。
plot関連のエラー
pipでmatplotlibを再導入したらでなくなった。
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
[[1.000e+00 2.272e+03]
[2.000e+00 1.656e+03]
[3.000e+00 1.386e+03]
[4.000e+00 1.365e+03]
[5.000e+00 1.488e+03]
[6.000e+00 1.337e+03]
[7.000e+00 1.883e+03]
[8.000e+00 2.283e+03]
[9.000e+00 1.335e+03]
[1.000e+01 1.025e+03]]
('Number of invalid entries:', 0)
Traceback (most recent call last):
File "analyze_webstats.py", line 59, in <module>
plot_models(x, y, None, os.path.join("..", "1400_01_01.png"))
File "analyze_webstats.py", line 31, in plot_models
plt.clf()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 671, in clf
gcf().clf()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 586, in gcf
return figure()
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 533, in figure
**kwargs)
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backend_bases.py", line 161, in new_figure_manager
return cls.new_figure_manager_given_figure(num, fig)
File "/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/backends/_backend_tk.py", line 1046, in new_figure_manager_given_figure
window = Tk.Tk(className="matplotlib")
File "/opt/conda/lib/python2.7/lib-tk/Tkinter.py", line 1819, in __init__
self.tk = _tkinter.create(screenName, baseName, className, interactive, wantobjects, useTk, sync, use)
_tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')
の２行を付け加えると、エラーは次のように変わる。
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
[[1.000e+00 2.272e+03]
[2.000e+00 1.656e+03]
[3.000e+00 1.386e+03]
[4.000e+00 1.365e+03]
[5.000e+00 1.488e+03]
[6.000e+00 1.337e+03]
[7.000e+00 1.883e+03]
[8.000e+00 2.283e+03]
[9.000e+00 1.335e+03]
[1.000e+01 1.025e+03]]
('Number of invalid entries:', 0)
Model parameters: [ 2.57152281 1002.10684085]
('Error of the model:', array([3.19874315e+08]))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/polynomial.py:578: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
scale = NX.sqrt((lhs*lhs).sum(axis=0))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py:36: RuntimeWarning: overflow encountered in reduce
return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial)
analyze_webstats.py:71: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
f100 = sp.poly1d(sp.polyfit(x, y, 100))
Traceback (most recent call last):
File "analyze_webstats.py", line 80, in <module>
xa = x[:inflection]
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method
79行にint関数を追加。
inflection = int(3.5 * 7 * 24) # TypeError: slice indices must be integers or None or have an index method
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
[[1.000e+00 2.272e+03]
[2.000e+00 1.656e+03]
[3.000e+00 1.386e+03]
[4.000e+00 1.365e+03]
[5.000e+00 1.488e+03]
[6.000e+00 1.337e+03]
[7.000e+00 1.883e+03]
[8.000e+00 2.283e+03]
[9.000e+00 1.335e+03]
[1.000e+01 1.025e+03]]
('Number of invalid entries:', 0)
Model parameters: [ 2.57152281 1002.10684085]
('Error of the model:', array([3.19874315e+08]))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/polynomial.py:578: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
scale = NX.sqrt((lhs*lhs).sum(axis=0))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py:36: RuntimeWarning: overflow encountered in reduce
return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial)
analyze_webstats.py:71: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
f100 = sp.poly1d(sp.polyfit(x, y, 100))
Errors for the complete data set:
Error d=1: 319874314.777419
Error d=2: 182006476.431710
Error d=3: 140655634.699245
Error d=10: 123592114.553118
Error d=53: 111276325.816514
Errors for only the time after inflection point
Error d=1: 147651658.425710
Error d=2: 63345307.090621
Error d=3: 34668520.328785
Error d=10: 23118096.679445
Error d=53: 20394625.617148
Error inflection=136467834.765625
Trained only on data after inflection point
analyze_webstats.py:115: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fb10 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb, yb, 10))
analyze_webstats.py:116: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fb100 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb, yb, 100))
Errors for only the time after inflection point
Error d=1: 26975119.829741
Error d=2: 21985756.969013
Error d=3: 21807724.363931
Error d=10: 20604865.999491
Error d=53: 19589909.088950
analyze_webstats.py:136: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fbt10 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb[train], yb[train], 10))
analyze_webstats.py:137: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fbt100 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb[train], yb[train], 100))
Test errors for only the time after inflection point
Error d=1: 8102343.162989
Error d=2: 6015103.019447
Error d=3: 6316719.326090
Error d=10: 7222791.170787
Error d=53: 6851508.554098
2
0.09915 x - 112.8 x + 3.41e+04
2
0.09915 x - 112.8 x - 6.59e+04
100,000 hits/hour expected at week 9.303590
前の変更を取り消し、代入文にint関数を加えてみる。
xa = x[:int(inflection)]
ya = y[:int(inflection)]
xb = x[int(inflection):]
yb = y[int(inflection):]
(base) root@9f32435de7a9:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# python analyze_webstats.py
[[1.000e+00 2.272e+03]
[2.000e+00 1.656e+03]
[3.000e+00 1.386e+03]
[4.000e+00 1.365e+03]
[5.000e+00 1.488e+03]
[6.000e+00 1.337e+03]
[7.000e+00 1.883e+03]
[8.000e+00 2.283e+03]
[9.000e+00 1.335e+03]
[1.000e+01 1.025e+03]]
('Number of invalid entries:', 0)
Model parameters: [ 2.57152281 1002.10684085]
('Error of the model:', array([3.19874315e+08]))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/polynomial.py:578: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
scale = NX.sqrt((lhs*lhs).sum(axis=0))
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/_methods.py:36: RuntimeWarning: overflow encountered in reduce
return umr_sum(a, axis, dtype, out, keepdims, initial)
analyze_webstats.py:71: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
f100 = sp.poly1d(sp.polyfit(x, y, 100))
Errors for the complete data set:
Error d=1: 319874314.777419
Error d=2: 182006476.431710
Error d=3: 140655634.699245
Error d=10: 123592114.553118
Error d=53: 111276325.816514
Errors for only the time after inflection point
Error d=1: 147651658.425710
Error d=2: 63345307.090621
Error d=3: 34668520.328785
Error d=10: 23118096.679445
Error d=53: 20394625.617148
Error inflection=136467834.765625
Trained only on data after inflection point
analyze_webstats.py:115: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fb10 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb, yb, 10))
analyze_webstats.py:116: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fb100 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb, yb, 100))
Errors for only the time after inflection point
Error d=1: 26975119.829741
Error d=2: 21985756.969013
Error d=3: 21807724.363931
Error d=10: 20604865.999491
Error d=53: 19589909.088950
analyze_webstats.py:136: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fbt10 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb[train], yb[train], 10))
analyze_webstats.py:137: RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned
fbt100 = sp.poly1d(sp.polyfit(xb[train], yb[train], 100))
Test errors for only the time after inflection point
Error d=1: 7132411.480159
Error d=2: 5673594.303076
Error d=3: 5613429.342371
Error d=10: 5713678.619663
Error d=53: 6367113.789256
2
0.101 x - 115.1 x + 3.481e+04
2
0.101 x - 115.1 x - 6.519e+04
100,000 hits/hour expected at week 9.252794
3. dockerを自力で構築する方へ
anaconda/keras/tensorflow方針(docker deploy policy)
ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。１章の続きをする上では必要ありません。
自力でdocker/anaconda/keras/tensorflowを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。
docker
ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。
python
DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。
anaconda
pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。
docker公式配布
ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。
docker pull
docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。
docker Anaconda
anacondaが公式配布しているものを利用。
$ docker pull continuumio/anaconda2
05d1a5232b46: Already exists
b46ad780a34a: Pull complete
543ba6ae39a1: Pull complete
a617ad1c5335: Pull complete
Digest: sha256:0939eb5c7f27e86f84591cd56fa8b89f02fcee52176e5951676c70c3bdbfd3fd
Status: Downloaded newer image for continuumio/anaconda2:latest
docker run
実行はdocker runである。
今回はブラウザで閲覧するため-pの設定を行う。
$ docker run -it continuumio/anaconda2 /bin/bash
(base) root@bab8510e7b8e:/#
apt
ubuntu, debianはDebian系の道具類の配布の仕組みが利用できる。
aptのよいところは、debianというカーネルの開発者が大勢集まっており、基本機能の整合性を厳密に取っているところにある。
通信規約の改良にあたって、Linuxのカーネルに手を入れる必要があったときに、ソースをaptで導入し、patch適用後コンパイルしてもエラーなくコンパイルできて以来、linuxといえばaptが利用できるDebian系を愛用している。
Raspberry PIで有名なRaspbianもDebian系で、aptが利用できる。
そのため、dockerで作業した状況をRaspbianで再現することはとても容易である。
(base) root@0da2c87a513f:/# # apt update
Ign:1 http://deb.debian.org/debian stretch InRelease
Get:2 http://security.debian.org/debian-security stretch/updates InRelease [94.3 kB]
Get:3 http://deb.debian.org/debian stretch-updates InRelease [91.0 kB]
Hit:4 http://deb.debian.org/debian stretch Release
Get:5 http://security.debian.org/debian-security stretch/updates/main amd64 Packages [447 kB]
Fetched 632 kB in 1s (479 kB/s)
Reading package lists... Done
git
本にあるURLからgitで取得する。
(base) root@b789c278e622:/# git clone https://github.com/wrichert/BuildingMachineLearningSystemsWithPython
pip install
(base) root@bab8510e7b8e:/BuildingMachineLearningSystemsWithPython/ch01# pip install QtGui
Collecting QtGui
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/01/3a/fbc802c50f2db85fff637388e3fed3a17f5c848febe6815ef29d13c60e00/qtgui-0.0.1.tar.gz
Building wheels for collected packages: QtGui
Running setup.py bdist_wheel for QtGui ... done
Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/dc/24/19/968e6c14da845bd653d59c2de3bd550c0d636afb15b53020ed
Successfully built QtGui
Installing collected packages: QtGui
Successfully installed QtGui-0.0.1
conda install
pythonには、pipというpythonのライブラリ等を導入する仕組みがある。
今回は、condaというanaconda専用のライブラリ導入の仕組みを利用してみる。
conda install tensorflow
(base) root@5a5136f16eab:/handson-ml# conda install tensorflow
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /opt/conda
added / updated specs:
- tensorflow
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
jdcal-1.4 | py36_0 11 KB
multipledispatch-0.6.0 | py36_0 21 KB
（中略）
patsy-0.5.0 | py36_0 322 KB
sphinxcontrib-websupport-1.1.0| py36_1 36 KB
astroid-2.0.4 | py36_0 247 KB
------------------------------------------------------------
Total: 339.6 MB
The following NEW packages will be INSTALLED:
_tflow_select: 2.3.0-mkl
absl-py: 0.5.0-py36_0
astor: 0.7.1-py36_0
gast: 0.2.0-py36_0
grpcio: 1.12.1-py36hdbcaa40_0
keras-applications: 1.0.6-py36_0
keras-preprocessing: 1.0.5-py36_0
libprotobuf: 3.6.0-hdbcaa40_0
markdown: 2.6.11-py36_0
protobuf: 3.6.0-py36hf484d3e_0
tensorboard: 1.11.0-py36hf484d3e_0
tensorflow: 1.11.0-mkl_py36ha6f0bda_0
tensorflow-base: 1.11.0-mkl_py36h3c3e929_0
termcolor: 1.1.0-py36_1
typed-ast: 1.1.0-py36h14c3975_0
The following packages will be REMOVED:
anaconda: 5.3.0-py37_0
The following packages will be UPDATED:
_ipyw_jlab_nb_ext_conf: 0.1.0-py37_0 --> 0.1.0-py36_0
alabaster: 0.7.11-py37_0 --> 0.7.11-py36_0
anaconda-client: 1.7.2-py37_0 --> 1.7.2-py36_0
anaconda-navigator: 1.9.2-py37_0 --> 1.9.2-py36_0
anaconda-project: 0.8.2-py37_0 --> 0.8.2-py36_0
appdirs: 1.4.3-py37h28b3542_0 --> 1.4.3-py36h28b3542_0
asn1crypto: 0.24.0-py37_0 --> 0.24.0-py36_0
astroid: 2.0.4-py37_0 --> 2.0.4-py36_0
astropy: 3.0.4-py37h14c3975_0 --> 3.0.4-py36h14c3975_0
atomicwrites: 1.2.1-py37_0 --> 1.2.1-py36_0
attrs: 18.2.0-py37h28b3542_0 --> 18.2.0-py36h28b3542_0
automat: 0.7.0-py37_0 --> 0.7.0-py36_0
babel: 2.6.0-py37_0 --> 2.6.0-py36_0
backcall: 0.1.0-py37_0 --> 0.1.0-py36_0
backports: 1.0-py37_1 --> 1.0-py36_1
backports.shutil_get_terminal_size: 1.0.0-py37_2 --> 1.0.0-py36_2
beautifulsoup4: 4.6.3-py37_0 --> 4.6.3-py36_0
bitarray: 0.8.3-py37h14c3975_0 --> 0.8.3-py36h14c3975_0
bkcharts: 0.2-py37_0 --> 0.2-py36_0
blaze: 0.11.3-py37_0 --> 0.11.3-py36_0
bleach: 2.1.4-py37_0 --> 2.1.4-py36_0
bokeh: 0.13.0-py37_0 --> 0.13.0-py36_0
boto: 2.49.0-py37_0 --> 2.49.0-py36_0
bottleneck: 1.2.1-py37h035aef0_1 --> 1.2.1-py36h035aef0_1
certifi: 2018.8.24-py37_1 --> 2018.8.24-py36_1
cffi: 1.11.5-py37he75722e_1 --> 1.11.5-py36he75722e_1
chardet: 3.0.4-py37_1 --> 3.0.4-py36_1
click: 6.7-py37_0 --> 7.0-py36_0
cloudpickle: 0.5.5-py37_0 --> 0.5.6-py36_0
clyent: 1.2.2-py37_1 --> 1.2.2-py36_1
colorama: 0.3.9-py37_0 --> 0.3.9-py36_0
conda: 4.5.11-py37_0 --> 4.5.11-py36_0
conda-build: 3.15.1-py37_0 --> 3.15.1-py36_0
constantly: 15.1.0-py37h28b3542_0 --> 15.1.0-py36h28b3542_0
contextlib2: 0.5.5-py37_0 --> 0.5.5-py36_0
cryptography: 2.3.1-py37hc365091_0 --> 2.3.1-py36hc365091_0
cycler: 0.10.0-py37_0 --> 0.10.0-py36_0
cython: 0.28.5-py37hf484d3e_0 --> 0.28.5-py36hf484d3e_0
cytoolz: 0.9.0.1-py37h14c3975_1 --> 0.9.0.1-py36h14c3975_1
dask: 0.19.1-py37_0 --> 0.19.2-py36_0
dask-core: 0.19.1-py37_0 --> 0.19.2-py36_0
datashape: 0.5.4-py37_1 --> 0.5.4-py36_1
decorator: 4.3.0-py37_0 --> 4.3.0-py36_0
defusedxml: 0.5.0-py37_1 --> 0.5.0-py36_1
distributed: 1.23.1-py37_0 --> 1.23.2-py36_0
docutils: 0.14-py37_0 --> 0.14-py36_0
entrypoints: 0.2.3-py37_2 --> 0.2.3-py36_2
et_xmlfile: 1.0.1-py37_0 --> 1.0.1-py36_0
fastcache: 1.0.2-py37h14c3975_2 --> 1.0.2-py36h14c3975_2
filelock: 3.0.8-py37_0 --> 3.0.8-py36_0
flask: 1.0.2-py37_1 --> 1.0.2-py36_1
flask-cors: 3.0.6-py37_0 --> 3.0.6-py36_0
gevent: 1.3.6-py37h7b6447c_0 --> 1.3.6-py36h7b6447c_0
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gmpy2: 2.0.8-py37h10f8cd9_2 --> 2.0.8-py36h10f8cd9_2
greenlet: 0.4.15-py37h7b6447c_0 --> 0.4.15-py36h7b6447c_0
h5py: 2.8.0-py37h989c5e5_3 --> 2.8.0-py36h989c5e5_3
heapdict: 1.0.0-py37_2 --> 1.0.0-py36_2
html5lib: 1.0.1-py37_0 --> 1.0.1-py36_0
hyperlink: 18.0.0-py37_0 --> 18.0.0-py36_0
idna: 2.7-py37_0 --> 2.7-py36_0
imageio: 2.4.1-py37_0 --> 2.4.1-py36_0
imagesize: 1.1.0-py37_0 --> 1.1.0-py36_0
incremental: 17.5.0-py37_0 --> 17.5.0-py36_0
ipykernel: 4.9.0-py37_1 --> 5.0.0-py36h39e3cac_0
ipython: 6.5.0-py37_0 --> 7.0.1-py36h39e3cac_0
ipython_genutils: 0.2.0-py37_0 --> 0.2.0-py36_0
ipywidgets: 7.4.1-py37_0 --> 7.4.2-py36_0
isort: 4.3.4-py37_0 --> 4.3.4-py36_0
itsdangerous: 0.24-py37_1 --> 0.24-py36_1
jdcal: 1.4-py37_0 --> 1.4-py36_0
jedi: 0.12.1-py37_0 --> 0.12.1-py36_0
jeepney: 0.3.1-py37_0 --> 0.4-py36_0
jinja2: 2.10-py37_0 --> 2.10-py36_0
jsonschema: 2.6.0-py37_0 --> 2.6.0-py36_0
jupyter: 1.0.0-py37_7 --> 1.0.0-py36_7
jupyter_client: 5.2.3-py37_0 --> 5.2.3-py36_0
jupyter_console: 5.2.0-py37_1 --> 5.2.0-py36_1
jupyter_core: 4.4.0-py37_0 --> 4.4.0-py36_0
jupyterlab: 0.34.9-py37_0 --> 0.34.12-py36_0
jupyterlab_launcher: 0.13.1-py37_0 --> 0.13.1-py36_0
keyring: 13.2.1-py37_0 --> 13.2.1-py36_0
kiwisolver: 1.0.1-py37hf484d3e_0 --> 1.0.1-py36hf484d3e_0
lazy-object-proxy: 1.3.1-py37h14c3975_2 --> 1.3.1-py36h14c3975_2
llvmlite: 0.24.0-py37hdbcaa40_0 --> 0.25.0-py36hd408876_0
locket: 0.2.0-py37_1 --> 0.2.0-py36_1
lxml: 4.2.5-py37hefd8a0e_0 --> 4.2.5-py36hefd8a0e_0
markupsafe: 1.0-py37h14c3975_1 --> 1.0-py36h14c3975_1
matplotlib: 2.2.3-py37hb69df0a_0 --> 3.0.0-py36h5429711_0
mccabe: 0.6.1-py37_1 --> 0.6.1-py36_1
mistune: 0.8.3-py37h14c3975_1 --> 0.8.3-py36h14c3975_1
mkl-service: 1.1.2-py37h90e4bf4_5 --> 1.1.2-py36h90e4bf4_5
mkl_fft: 1.0.4-py37h4414c95_1 --> 1.0.6-py36h7dd41cf_0
mkl_random: 1.0.1-py37h4414c95_1 --> 1.0.1-py36h4414c95_1
more-itertools: 4.3.0-py37_0 --> 4.3.0-py36_0
mpmath: 1.0.0-py37_2 --> 1.0.0-py36_2
msgpack-python: 0.5.6-py37h6bb024c_1 --> 0.5.6-py36h6bb024c_1
multipledispatch: 0.6.0-py37_0 --> 0.6.0-py36_0
navigator-updater: 0.2.1-py37_0 --> 0.2.1-py36_0
nbconvert: 5.4.0-py37_1 --> 5.4.0-py36_1
nbformat: 4.4.0-py37_0 --> 4.4.0-py36_0
networkx: 2.1-py37_0 --> 2.2-py36_1
nltk: 3.3.0-py37_0 --> 3.3.0-py36_0
nose: 1.3.7-py37_2 --> 1.3.7-py36_2
notebook: 5.6.0-py37_0 --> 5.7.0-py36_0
numba: 0.39.0-py37h04863e7_0 --> 0.40.0-py36h962f231_0
numexpr: 2.6.8-py37hd89afb7_0 --> 2.6.8-py36hd89afb7_0
numpy: 1.15.1-py37h1d66e8a_0 --> 1.15.2-py36h1d66e8a_1
numpy-base: 1.15.1-py37h81de0dd_0 --> 1.15.2-py36h81de0dd_1
numpydoc: 0.8.0-py37_0 --> 0.8.0-py36_0
odo: 0.5.1-py37_0 --> 0.5.1-py36_0
olefile: 0.46-py37_0 --> 0.46-py36_0
openpyxl: 2.5.6-py37_0 --> 2.5.8-py36_0
packaging: 17.1-py37_0 --> 18.0-py36_0
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pandocfilters: 1.4.2-py37_1 --> 1.4.2-py36_1
parso: 0.3.1-py37_0 --> 0.3.1-py36_0
partd: 0.3.8-py37_0 --> 0.3.8-py36_0
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py: 1.6.0-py37_0 --> 1.6.0-py36_0
pyasn1: 0.4.4-py37h28b3542_0 --> 0.4.4-py36h28b3542_0
pyasn1-modules: 0.2.2-py37_0 --> 0.2.2-py36_0
pycodestyle: 2.4.0-py37_0 --> 2.4.0-py36_0
pycosat: 0.6.3-py37h14c3975_0 --> 0.6.3-py36h14c3975_0
pycparser: 2.18-py37_1 --> 2.19-py36_0
pycrypto: 2.6.1-py37h14c3975_9 --> 2.6.1-py36h14c3975_9
pycurl: 7.43.0.2-py37hb7f436b_0 --> 7.43.0.2-py36hb7f436b_0
pyflakes: 2.0.0-py37_0 --> 2.0.0-py36_0
pygments: 2.2.0-py37_0 --> 2.2.0-py36_0
pylint: 2.1.1-py37_0 --> 2.1.1-py36_0
pyodbc: 4.0.24-py37he6710b0_0 --> 4.0.24-py36he6710b0_0
pyopenssl: 18.0.0-py37_0 --> 18.0.0-py36_0
pyparsing: 2.2.0-py37_1 --> 2.2.1-py36_0
pyqt: 5.9.2-py37h05f1152_2 --> 5.9.2-py36h05f1152_2
pysocks: 1.6.8-py37_0 --> 1.6.8-py36_0
pytables: 3.4.4-py37ha205bf6_0 --> 3.4.4-py36ha205bf6_0
pytest: 3.8.0-py37_0 --> 3.8.1-py36_0
pytest-arraydiff: 0.2-py37h39e3cac_0 --> 0.2-py36h39e3cac_0
pytest-astropy: 0.4.0-py37_0 --> 0.4.0-py36_0
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pytest-openfiles: 0.3.0-py37_0 --> 0.3.0-py36_0
pytest-remotedata: 0.3.0-py37_0 --> 0.3.0-py36_0
python-dateutil: 2.7.3-py37_0 --> 2.7.3-py36_0
pytz: 2018.5-py37_0 --> 2018.5-py36_0
pywavelets: 1.0.0-py37hdd07704_0 --> 1.0.1-py36hdd07704_0
pyyaml: 3.13-py37h14c3975_0 --> 3.13-py36h14c3975_0
pyzmq: 17.1.2-py37h14c3975_0 --> 17.1.2-py36h14c3975_0
qtawesome: 0.4.4-py37_0 --> 0.5.0-py36_0
qtconsole: 4.4.1-py37_0 --> 4.4.1-py36_0
qtpy: 1.5.0-py37_0 --> 1.5.1-py36_0
requests: 2.19.1-py37_0 --> 2.19.1-py36_0
rope: 0.11.0-py37_0 --> 0.11.0-py36_0
ruamel_yaml: 0.15.46-py37h14c3975_0 --> 0.15.46-py36h14c3975_0
scikit-image: 0.14.0-py37hf484d3e_1 --> 0.14.0-py36hf484d3e_1
scikit-learn: 0.19.2-py37h4989274_0 --> 0.20.0-py36h4989274_1
scipy: 1.1.0-py37hfa4b5c9_1 --> 1.1.0-py36hfa4b5c9_1
seaborn: 0.9.0-py37_0 --> 0.9.0-py36_0
secretstorage: 3.1.0-py37_0 --> 3.1.0-py36_0
send2trash: 1.5.0-py37_0 --> 1.5.0-py36_0
service_identity: 17.0.0-py37h28b3542_0 --> 17.0.0-py36h28b3542_0
setuptools: 40.2.0-py37_0 --> 40.4.3-py36_0
simplegeneric: 0.8.1-py37_2 --> 0.8.1-py36_2
singledispatch: 3.4.0.3-py37_0 --> 3.4.0.3-py36_0
sip: 4.19.8-py37hf484d3e_0 --> 4.19.8-py36hf484d3e_0
six: 1.11.0-py37_1 --> 1.11.0-py36_1
snowballstemmer: 1.2.1-py37_0 --> 1.2.1-py36_0
sortedcollections: 1.0.1-py37_0 --> 1.0.1-py36_0
sortedcontainers: 2.0.5-py37_0 --> 2.0.5-py36_0
sphinx: 1.7.9-py37_0 --> 1.8.1-py36_0
sphinxcontrib: 1.0-py37_1 --> 1.0-py36_1
sphinxcontrib-websupport: 1.1.0-py37_1 --> 1.1.0-py36_1
spyder: 3.3.1-py37_1 --> 3.3.1-py36_1
spyder-kernels: 0.2.6-py37_0 --> 0.2.6-py36_0
sqlalchemy: 1.2.11-py37h7b6447c_0 --> 1.2.12-py36h7b6447c_0
statsmodels: 0.9.0-py37h035aef0_0 --> 0.9.0-py36h035aef0_0
sympy: 1.2-py37_0 --> 1.3-py36_0
tblib: 1.3.2-py37_0 --> 1.3.2-py36_0
terminado: 0.8.1-py37_1 --> 0.8.1-py36_1
testpath: 0.3.1-py37_0 --> 0.4.1-py36_0
toolz: 0.9.0-py37_0 --> 0.9.0-py36_0
tornado: 5.1-py37h14c3975_0 --> 5.1.1-py36h7b6447c_0
tqdm: 4.26.0-py37h28b3542_0 --> 4.26.0-py36h28b3542_0
traitlets: 4.3.2-py37_0 --> 4.3.2-py36_0
twisted: 18.7.0-py37h14c3975_1 --> 18.7.0-py36h14c3975_1
unicodecsv: 0.14.1-py37_0 --> 0.14.1-py36_0
urllib3: 1.23-py37_0 --> 1.23-py36_0
wcwidth: 0.1.7-py37_0 --> 0.1.7-py36_0
webencodings: 0.5.1-py37_1 --> 0.5.1-py36_1
werkzeug: 0.14.1-py37_0 --> 0.14.1-py36_0
wheel: 0.31.1-py37_0 --> 0.32.0-py36_0
widgetsnbextension: 3.4.1-py37_0 --> 3.4.2-py36_0
wrapt: 1.10.11-py37h14c3975_2 --> 1.10.11-py36h14c3975_2
xlrd: 1.1.0-py37_1 --> 1.1.0-py36_1
xlsxwriter: 1.1.0-py37_0 --> 1.1.1-py36_0
xlwt: 1.3.0-py37_0 --> 1.3.0-py36_0
zict: 0.1.3-py37_0 --> 0.1.3-py36_0
zope: 1.0-py37_1 --> 1.0-py36_1
zope.interface: 4.5.0-py37h14c3975_0 --> 4.5.0-py36h14c3975_0
The following packages will be DOWNGRADED:
python: 3.7.0-hc3d631a_0 --> 3.6.6-hc3d631a_0
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages
jdcal-1.4 | 11 KB | ######################################################################## | 100%
multipledispatch-0.6 | 21 KB | ######################################################################## | 100%
(中略)
patsy-0.5.0 | 322 KB | ######################################################################## | 100%
sphinxcontrib-websup | 36 KB | ######################################################################## | 100%
astroid-2.0.4 | 247 KB | ######################################################################## | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
3. docker hub 登録
ここからは、新たにソフトを導入したdockerを自分のhubに登録する方法です。
ご自身で何かソフトウェアを導入されたら、ぜひhubに登録することをお勧めします。
docker hubへのID登録が必要になります。
続きの作業を誰かに依頼したり、エラーがでてわからなくなったときに、対処方法を問い合わせるのにも役立ちます。
kaizenjapanは小川清のIDです。ご自身のIDで読み替えて、ご登録ください。
docker push
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
5a5136f16eab continuumio/anaconda3 "/usr/bin/tini -- /b…" 2 hours ago
peaceful_noice
$ docker commit 5a5136f16eab kaizenjapan/anaconda-willi
sha256:4c4291a744d335cba469307e8c71e174eb0d25afed02055059bd9654926c80f2
$ docker push kaizenjapan/anaconda-willi
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/anaconda-willi]
40b1bd665ba4: Pushing 46.21MB/2.017GB
513109f92bd0: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai
443496790d0d: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai
64e142099cde: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai
b28ef0b6fef8: Mounted from kaizenja
4. 参考資料(reference)
dockerでpython
https://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3/~/dockerfile/
ローカル環境をよごさずに Jupyter で python コードが動く環境を手軽につくる方法
https://qiita.com/yaiwase/items/3a58313e028315004a56
Anaconda の JupyterLab を Docker で使う
https://qiita.com/ao_log/items/350a3845d49f4b1d7198
機械学習を半自動化するauto-sklearnの環境構築（Mac&Docker）
https://qiita.com/inoue0426/items/ffd7f4235dcfde88942b
dockerで機械学習 with anaconda 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習(1)with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習(2)with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
dockerで機械学習(3)with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal 第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32
dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040
dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002
dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558
dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c
dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d
「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af
64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60
ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編 読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e
Docker for windows
BIOSでInte Virtualization をenableにしていないと動作しないことを書いていない記事が多い。なぜかは調査中。
今更Docker for Windowsをインストールしたのでその備忘録
https://qiita.com/toro_ponz/items/d66d5571c4646ad33279
Docker for Windowsで起動時に「Docker for Windows - Access denied」と表示される場合の対処法
https://qiita.com/toro_ponz/items/d75706a3039f00ba1205
Windows 10 Hyper-Vユーザに送るDockerの解説
https://qiita.com/banban525/items/48aec05671c3c77d454a
Docker for WindowsでDockerを学ぶ (バージョンCE 17.06.2)
https://qiita.com/rubytomato@github/items/eec2118e89ee9bd8d17a
Docker for Windows をインストールする
https://qiita.com/centipede/items/f8d77b66343ef5096eee
Windows 10(Surface)にDocker for Windowsをインストール
https://qiita.com/chakimar/items/868298096ebf9186d690
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76
Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
6. 文書履歴(document history)
ver. 0.10 初稿 20181006
ver. 0.11 みだし、参考文献追記 20181019
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