敢えてRubyで学ぶ「ゼロから作るDeep Learning」Docker環境構築編

Dockerの環境構築

やること

• ローカルのワーキングディレクトリを作成
• DockerでRubyの環境を作成
• Dockerで作成したワーキングディレクトリをマウントして環境に入る
• Dockerに必要なパッケージ等をインストール
  • gnuplot & numo-gnuplot
    • プロット用
  • numo-narray
    • 行列計算 & 基礎的な数学の関数(sin cos exp等)

Docker環境を作って、ワーキングディレクトリをマウントする所まで

実行コマンド

# ローカルにワーキングディレクトリを作成
local$ mkdir working_dir
# RubyのDockerイメージを取得
local$ docker pull ruby:latest
# ワーキングディレクトリをマウントしてDocker環境に入る
local$ docker run -v /(workingディレクトリをおいているパス)/working_dir/:/working_dir/ -it ruby /bin/bash

なぜワーキングディレクトリをマウントしておくか

gnuplotで出力したファイルを、Dockerファイルシステムの外で簡単に確認できる。ローカル環境にコピーするコマンドを叩かず、手元の環境(macOS)のプレビューアプリ等で出力したpngイメージを確認できるので便利。他にも、特に設定せずに、自分のお気に入りのエディタを使えるのもよい。

Dockerに必要なパッケージ等をインストール

# gunuplotのインストール
docker$ apt update -y && apt upgrade -y && apt install -y gnuplot
# 各種gemのインストール
docker$ gem install numo-narray numo-gnuplot

とりあえず動かしてみる

ローカルのワーキングディレクトリに先人の記事のファイルをそのまま作成

Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ
https://qiita.com/niwasawa/items/6d9aba43f3cdba5ca725

# ワーキングディレクトリへ移動
docker$ cd working_dir
# 作ったファイルがあるかの確認
docker:working_dir$ ls
sin_cons.rb # ←ちゃんとローカルで作ったファイルがある
# 実行
docker:working_dir$ ruby sin_cos.rb
docker:working_dir$ ls
ruby_graph.png  sin_cons.rb # ← 出力されている

結果

中身の確認。問題なくできた。

備考：なぜRuby?

鳥取県米子市出身で、松江にサテライトオフィスを持つ企業で働いている為。
松江といえばMatzさん、Rubyの聖地。仕事でもRubyをつかうしね。