Pipenv をdockerで使うときに特定のパッケージが入らないようにしたかった。

DNNの学習などはもっぱらGPUマシンに nvidia-docker でFAだと思って最近dockerざんまいなのですが、そろそろ requirements.txt を卒業したかったので docker も pipenvに変えようとしたらハマった話。
一応対策したがもっといい方法がある気がする。あって欲しい。

問題点

pipenv install すると、 docker イメージに含まれている tensorflow-gpu が参照できなくなる。

1. 開発環境(教師データ作成など)を pipenv で構築する。
2. Dockerfile　を nvcr.io/nvidia/tensorflow などをベースに作成する。
3. GPUマシンで docker build / docker run する。
4. GPUが使用されず、CPUのみで学習してしまう。(しばらくしてnvidia-smiで使用率チェックしたらGPU 0%でﾌｧｰｰｰｗｗｗってなる。)

Dockerfile

FROM nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.05-py3

ENV PYTHONUNBUFFERED=1

RUN set -ex; \
    pip --no-cache-dir install \
        pipenv

WORKDIR /opt/app

# install dependencies
COPY Pipfile Pipfile.lock ./
RUN set -x; \
    pipenv install --system --verbose

# libraries
ADD ./src ./src

CMD [ "python", "src/task.py" ]

こういうイメージ。

どうやら、開発環境用にpipenvで入れている通常版のtensorflowをインストールして読み込んでしまうため、GPU版のtensorflowが使われないっぽい。

pipenv install -d tensorflow するという手もあるが、学習後の実行環境でも通常版のtensorflowは使用するため、dev指定はしたくない。

解決策

とりあえずこうした。

Dockerfile

# install dependencies
COPY Pipfile Pipfile.lock ./
# RUN set -x; \
#     pipenv install --system --verbose
RUN set -x; \
    pipenv lock -r > requirements.txt; \
    sed -i.bak '/^tensorflow/d' requirements.txt; \
    sed -i.bak '/^tensorboard/d' requirements.txt; \
    pip --no-cache-dir install -r requirements.txt

pipenvからrequirements.txtを吐いて、入れちゃ困るやつ抜いて、pipでインストール。
き、汚い。。。

ひとり言

pipenvにrsyncの --exclude オプションみたいなやつないかな。本来のコンセプトと合わなくなるからそれはそれで汚いけど。
または、 --system オプションの時に既存インストールのパッケージを優先するオプションとか。