「AlphaZero　深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門」

のコードが動く Docker コンテナ

前提条件

• nVidia のGPU を装備した Windows 11 マシンに、 Docker on Windows (GPU) の手順で Docker Desktop がインストールされている。
• Docker Host (= Windows) の Ubuntu (WSL2) から docker コマンドが実行できる。

1. Docker Container を用意する

1.1. 作成すべき python 仮想環境

• AlphaZero　深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門」 のコード が動く Docker Container を作成する。

tensorflow 1.x では、keras も別途インストールする必要があることに注意する。


pip install keras

[本のサンプルで使用されている主要パッケージのバージョン (p.55)]
  python 3.6.7
  tensorflow 1.13.1
  numpy 1.14.6
  matplotlib 3.0.3
  pandas 0.22.0
  Pillow(PIL) 4.1.1
  h5py 2.8.0
  gym 0.10.11

1.2. nVidia GPU (CUDA) に対応した Docker Image を探す

1.3. Docker Container を作成する

1. 使用したい Docker Image が見つかったら、 以下のコマンドでダウンロードして Docker Container を作成し、実行できる。

(例) 緑色の文字部分は環境に合わせて変更すること
docker run --gpus all -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/tensorflow:19.03-py3

2. 以下の条件でコンテナを作成する。

割当	コンテナ名	ポート1 (22へ転送)	ポート2 (8888へ転送)	/root/doc マウント先	Docker Image
-	alphazero	7075	8085	/home/docker/alphazero	nvcr.io/nvidia/tensorflow:19.03-py3

3. Docker Host である Windows 上の Ubuntu (WSL2) の対話環境の中で以下のコマンドを実行する。

fg docker run --name alphazero --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --gpus all \
     -p 7075:22 -p 8085:8888 \
     -v /home/docker/alphazero:/root/doc \
     -it nvcr.io/nvidia/tensorflow:19.03-py3

1.4. Docker Container の環境を整える (ssh)

1. Docker Guest の対話環境にアクセスする。
• (方法1) docker attach を使う

Docker Host の Windows 上で動作する Ubuntu (WSL2) において、docker コマンドを用いて alphazero コンテナに接続する。

docker attach alphazero

• (方法2) docker desktop の Container/alphazero の Exec タブを使う

Docker Desktop から alphazero を選択して、"Exec" タブを選択するとシェルが起動して、対話環境が手に入る。

2. docker ゲストOS で GPU が見えているかを確認する。

root@4a82ecfbaf49:~/doc# nvidia-smi
Sat Apr 12 10:31:28 2025
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 565.72                 Driver Version: 566.14         CUDA Version: 12.7     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 3070 ...    On  |   00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   44C    P0             34W /  125W |       0MiB /   8192MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
root@4a82ecfbaf49:~/doc# cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.1.105
root@4a82ecfbaf49:~/doc# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Feb__8_19:08:17_PST_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.105

3. python の状況を調べる

root@4a82ecfbaf49:~/doc# python
Python 3.5.2 (default, Nov 12 2018, 13:43:14)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.13.1
>>> exit()

(注意) python 3.5.2 では、f文字列が使えない可能性がある。4_4でエラーが検出された。 f文字列が導入されたのは python 3.6 以降とのこと。 python のバージョンを変更する必要がある。
4. openssh の環境を整える。パスワードの部分は推測されにくい文字列に変更すること。

apt-get update
apt-get upgrade -y
apt-get install -y openssh-server
echo 'root:パスワード' | chpasswd
sed -i "s/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/" /etc/ssh/sshd_config
service ssh start

5. これで、ポート番号を指定して外からdocker guest に ssh アクセスできるようになる。 IP アドレスは docker host のもの。

ssh -p 7075 root@133.99.41.195

remote login すると 次のようなエラーが表示される。

rm: cannot remove '/lib': Is a directory

これは /etc/profile の中で実行される /etc/shinit が、CUDA ライブラリを消して、パスを張りなおしている部分からきているようだ。

[/etc/shinit]
#!/bin/sh
if test \( \! -L ${_CUDA_COMPAT_PATH}/lib \) -o \( -z "${_CUDA_COMPAT_STATUS}" \); then
  rm -f ${_CUDA_COMPAT_PATH}/lib
  export _CUDA_COMPAT_STATUS="$(LD_LIBRARY_PATH=${_CUDA_COMPAT_PATH}/lib.real /usr/local/bin/cudaCheck 2>/dev/null &&
 ln -sf ${_CUDA_COMPAT_PATH}/lib.real ${_CUDA_COMPAT_PATH}/lib 2>/dev/null)"
fi

docker desktop の Exec から入った場合は _CUDA_COMPAT_PATH は次の値に設定されている。

root@4a82ecfbaf49:/etc# echo $_CUDA_COMPAT_PATH
/usr/local/cuda/compat

remote login するとこの値が設定されていない。 /etc/shinit の先頭に次の行を追加する。

export _CUDA_COMPAT_PATH=/usr/local/cuda/compat

remote login 時にエラーは出なくなったが、
6. 後で cmake をコンパイルするときに必要になるので openssh 開発用ライブラリもインストールしておく。

apt-get install libssl-dev
apt-get install -y openssh    ← openssh パッケージのインストールがなぜか失敗する。

1.5. Docker Container の環境を整える (tensorflow 1.13.1)

1. AlphaZero 実践入門 のサンプルコードを送り込む。rsyncコマンドを使っているが、通信プロトコルは ssh で、docker guest への ssh ポート番号である 7075 を指定する。

rsync -avr -e "ssh -p 7075" sample root@133.99.41.195:/root/doc

2. 本のサンプルコードを動かす環境は以下の通り。

requirements.txt

tensorflow_gpu==1.13.1 numpy==1.14.6 matplotlib==3.0.3 panas==0.22.0 Pillow==4.1.1 h5py==2.8.0 gym==0.10.11

3. 最初からインストールされているパッケージのバージョンを調べる。

root@4a82ecfbaf49:~/doc# python
Python 3.5.2 (default, Jan 26 2021, 13:30:48)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

python は 3.5.2 のようだ。 本のpython のバージョンは 3.6.7 (p.67) だが、 とりあえずこのまま進めて、 もしエラーがでる場合は変更することにする。
4. tensorflow は 1.13.1 がインストール済み。

>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
1.13.1

5. numpy は1.14.6ではなく、1.14.5 であった。このまま進める。

>>> import numpy as np
>>> print(np.__version__)
1.14.5

6. matplotlib は3.0.3で本と同じであった。

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
3.0.3

7. pandas は 0.22.0 ではなく、0.23.0 であった。このまま進める。

>>> import pandas as pd
>>> print(pd.__version__)
0.23.0

8. PIL (Pillow) はインストールされていない。

>>> import PIL
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: No module named 'PIL'
>>> from PIL import Image
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: No module named 'PIL'

9. h5py は 2.8.0 ではなく、2.9.0 であった。このまま進める

>>> import h5py
>>> print(h5py.__version__)
2.9.0

10. gym はインストールされていない。

>>> import gym
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
ImportError: No module named 'gym'

11. 新しい python 仮想環境を作成せずに、pandas, Pillow (PIL), gym パッケージをインストールする。
12. pillow パッケージをインストールする。

pip install pillow==4.1.1

13. gym パッケージをインストールする。

pip install gym==0.10.11

Python 3.6 系を追加インストールする

本で使用しているのは python 3.6.7 であるが、docker Container にインストールされていたのは 3.5.2 であった。 「f文字列」が使えるのは 3.6 以降なので、3.6以降の python を追加インストールする必要がある。

ChatGPT によれば 3.6.9 は用意されているとのこと。

1. add-apt-repository コマンドをインストールする

apt update
apt install -y software-properties-common

2. python 3.6.9 をインストール。

add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
apt update
apt install -y python3.6 python3.6-venv python3.6-distutils

1. 必要なパッケージをインストール

apt install -y build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev \
libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev wget libsqlite3-dev \
libbz2-dev liblzma-dev uuid-dev xz-utils

2. python 3.6.7 を公式ソースから取得してビルドする

wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.7/Python-3.6.7.tgz
tar xzf Python-3.6.7.tgz
cd Python-3.6.7
./configure --enable-optimizations
make -j$(nproc)
make altinstall  # これ重要！「python3」には上書きしない

"make altinstall" により /usr/local/bin/python3.6 としてインストールされる。既存の python3 → python3.5 を壊さない。
3. インストール確認

/usr/local/bin/python3.6 --version

4. デフォルトの python3 を切り替える

update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/local/bin/python3.6 2
update-alternatives --config python3
エラー

root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# ls -ld /usr/local/bin/python*
-rwxr-xr-x 2 root root 13756912 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6
-rwxr-xr-x 2 root root 13756912 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6m
-rwxr-xr-x 1 root root     3097 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6m-config
root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# ls -ld /usr/bin/python*
lrwxrwxrwx 1 root root      18 Mar 11  2019 /usr/bin/python -> /usr/bin/python3.5
lrwxrwxrwx 1 root root       9 Mar 23  2016 /usr/bin/python3 -> python3.5
-rwxr-xr-x 2 root root 4456208 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5
lrwxrwxrwx 1 root root      33 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5-config -> x86_64-linux-gnu-python3.5-config
-rwxr-xr-x 2 root root 4456208 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5m
lrwxrwxrwx 1 root root      34 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5m-config -> x86_64-linux-gnu-python3.5m-config
lrwxrwxrwx 1 root root      10 Mar 23  2016 /usr/bin/python3m -> python3.5m
root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/local/bin/python3.6 2
update-alternatives: using /usr/local/bin/python3.6 to provide /usr/bin/python3 (python3) in auto mode
root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# update-alternatives --config python3
There is only one alternative in link group python3 (providing /usr/bin/python3): /usr/local/bin/python3.6
Nothing to configure.
root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# ls -l /usr/bin/python* /usr/local/bin/python*
lrwxrwxrwx 1 root root       18 Mar 11  2019 /usr/bin/python -> /usr/bin/python3.5
lrwxrwxrwx 1 root root       25 Apr 13 06:16 /usr/bin/python3 -> /etc/alternatives/python3
-rwxr-xr-x 2 root root  4456208 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5
lrwxrwxrwx 1 root root       33 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5-config -> x86_64-linux-gnu-python3.5-config
-rwxr-xr-x 2 root root  4456208 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5m
lrwxrwxrwx 1 root root       34 Jan 26  2021 /usr/bin/python3.5m-config -> x86_64-linux-gnu-python3.5m-config
lrwxrwxrwx 1 root root       10 Mar 23  2016 /usr/bin/python3m -> python3.5m
-rwxr-xr-x 2 root root 13756912 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6
-rwxr-xr-x 2 root root 13756912 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6m
-rwxr-xr-x 1 root root     3097 Apr 13 06:13 /usr/local/bin/python3.6m-config
root@4a82ecfbaf49:~/doc/Python-3.6.7# ls -l /etc/alternatives/python*
lrwxrwxrwx 1 root root 24 Apr 13 06:16 /etc/alternatives/python3 -> /usr/local/bin/python3.6

5. 手動で以下のリンクに張り替えても、jupyter の使う python は変化しない、とのこと。

  /usr/bin/python --> /usr/bin/python3.5
  /usr/bin/python3 --> /usr/bin/python3.5

6. pipのインストール
wget https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py /usr/local/bin/python3.6 get-pip.py
7. venv がない
本来は python のインストール時にできるはずだがなぜか存在しない。 かわりに virtualenv を使うことにする。

/usr/local/bin/python3.6 -m pip install vertualenv
/usr/local/bin/python3.6 -m virtualenv ~/py36env

8. jupyter 全体を python3.6 に切り替えたい
/usr/local/bin/jupyter を移動する

mv /usr/local/bin/jupyter /usr/local/bin/jupyter3.5.2

python3.6 上でjupyter を再インストール

/usr/local/bin/python3.6 -m pip install jupyter

そのうえで /usr/local/bin/jupyter を使う。

/usr/local/bin/jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --no-browser

jupyter notebookを起動する。

jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --no-browser

(動作中の jupyter notebook の token を知る)
jupyter notebook list

外部からアクセスする

http://133.99.41.195:8085/?token=a62e....e0ab