書籍「Pythonで学ぶ強化学習」のサンプルコードを実行可能な環境をdockerで構築 (GUI出力対応)

概要

強化学習の勉強を「Pythonで学ぶ強化学習」でしており、サンプルコードを実行可能なdockerを構築してみたので紹介します。
こちらの書籍はサンプルコードが充実していることに加えて、比較的新しい手法が説明されており、強化学習の現状把握のスタートにはとてもおすすめです。

書籍サンプルコードリポジトリ

環境

macOS Mojave(10.14.4)
※Ubuntu 18.04版も紹介

目指す環境

• python==3.5
• tensorflow==1.12.0
• docker内でグラフプロット等のGUI使用可能

下準備

1. dockerのインストール

自分の環境にdockerをインストールします。
Mac向け参考記事：DockerをMacにインストールする (更新：2018/5/14)
※私の環境ではXquartzの設定後に上手くいかず、PC再起動で上手くいきました。
Ubuntu向け参考記事：Ubuntuにdockerをインストールする

2. ホスト側のGUI表示用設定

共通参考記事：Dockerコンテナの中でGUIアプリケーションを起動させる

Mac

• socatの導入・起動
• Xquartzの導入・起動
  XQuartzが起動したらセキュリティ設定（環境設定>セキュリティ）を変更しておきます。

1. 「接続の認証」をOFF
2. 「ネットワーク・クライアントからの接続」をON

Mac向け参考記事：DockerをMacにインストールする (更新：2018/5/14)
              Docker上のGUI出力をMacで表示

Ubuntu

以下コマンドを実行します

xhost local:

3. NVIDIAドライバーとnvidia-docker2のインストール(GPU使用の場合)

Ubuntu向け参考記事：nvidia-docker 2 を Docker CE (安定版) と共に Ubuntu 18.04 へインストールする

dockerの設定

3. Dockerfile

ベースイメージはtensorflow:1.12.0-py3を使用してそれに必要なpythonモジュールをインストールしています。
必要はパッケージは書籍のサンプルコードのGitリポジトリ内にrequirements.txtで入っているので、それをコンテナ内にコピーしてpipでインストールするだけになります。
ホスト側のXサーバーへの接続がセキュリティー的にrootユーザーからはできないらしく、③で別ユーザーを作成してユーザー切り替えを行っています。

Dockerfile

# GPUの場合
#FROM tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3
# ①CPUの場合 
FROM tensorflow/tensorflow:1.12.0-py3
COPY into_container/requirements.txt /root/

# ②パッケージインストール
RUN add-apt-repository -y ppa:jonathonf/vim \
 && apt-get update \
 && apt-get install -y git vim xterm sudo python3-tk \
 && pip3 install --upgrade pip \
 && pip3 install -r /root/requirements.txt

# ③ユーザーの切り替え
RUN groupadd -g 1000 developer && \
    useradd  -u 1000 -g 1000 --groups sudo --create-home --shell /bin/bash developer && \
    echo 'developer:P@ssw0rd' | chpasswd
USER developer
WORKDIR /home/developer

4. ビルド

普通にビルドすればOKです。

build.sh

docker build -t baby-steps-env .

5. コンテナ起動

runする際に以下の設定を行っています。

• コンテナ内の環境変数DISPLAYにホスト側のディスプレイを設定
• 書籍のサンプルコードのディレクトリをコンテナ内にマウント
• ホストのXサーバーのソケットファイルをコンテナ内にマウント

使用する際は引数-vで指定している'localdir'を消して、ホスト側の書籍のサンプルコードディレクトリを絶対パスにしてください。

run.sh

# GPUの場合
#nvidia-docker run --rm --name baby-steps-container -it \
#									-e DISPLAY=host.docker.internal:0.0 \
#									-v 'localdir':/home/developer/baby-steps-of-rl-ja \
#									-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
#									baby-steps-env bash

# CPUの場合
docker run --rm --name baby-steps-container -it \
									-e DISPLAY=host.docker.internal:0.0 \
									-v 'localdir':/home/developer/baby-steps-of-rl-ja \
									-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
									baby-steps-env bashdocker build -t baby-steps-env .

6. 実行

Dockerfile, build.sh, run.shのある階層で以下を実行します。

$ sh build.sh
$ sh run.sh

7. 動作確認

コンテナ内のbashコンソールで

$ xterm

と入力してEnter。
これでウィンドウが立ち上がれば成功です。

8. Gitリポジトリ

Gitに今回紹介したソースをあげていますのでよければご利用ください。
Mac用 : kinziro/baby-steps-mac-env_on_docker
Ubuntu用 : kinziro/baby-steps-ubuntu-env_on_docker

参考にさせて頂いたサイト

DockerをMacにインストールする (更新：2018/5/14)
Docker上のGUI出力をMacで表示
Ubuntuにdockerをインストールする
Dockerコンテナの中でGUIアプリケーションを起動させる
nvidia-docker 2 を Docker CE (安定版) と共に Ubuntu 18.04 へインストールする