如何在QNAP NAS上使用TensorFlow

作者：旅行中 11月 07, 2018

今天來介紹如何在QNAP NAS上使用TensorFlow

在QNAP QTS 4.3.4 已經支援 Nvidia 的GPU，並推出了QuAI 這樣的開發工具包，引導資料科學家設定工作環境。
在QTS 4.3.5 以及Container Station v1.9 之後，其實可以直接用Container Station 來安裝Tensorflow-GPU (Using Container Station to create Tensorflow-GPU)(也有CPU版本，給沒有用GPU的使用者)。

(關於如何在NAS上使用GPU 可以看這一篇 QNAP NAS 搭配 QTS 4.3.5 怎麼樣設定GPU )

以下將一步一步介紹如何在QNAP NAS上使用TensorFlow !!
使用的NAS: TS1277
作業系統版本: QTS 4.3.5
Container Station 版本：v1.9

1. 從Container Station 安裝TensorFlow

這部分QNAP已經整理好，可以直接選CPU版本或是GPU版本

CPU版本是TensorFlow Version: 1.4.1-py3
GPU版本是TensorFlow Version: 1.4.1-gpu-py3

一鍵安裝之後就可以開工
2. 打開TensorFlow 的 Jupyter Notebook
直接點擊URL 這裡面會有一個Container port的轉換

初次打開Jupyter Notebook畫面，會要你輸入token 要先來 Terminal 這邊，輸入 /bin/sh 以連進 Container

進去之後，馬上來輸入 jupyter notebook list

會看到一串：

http://localhost:8888/?token=048c7741d736c2741eb375ee189a20fbe09d364870a6001d :: /notebooks                                                                                     

把token 這一段到前面的網頁中輸入，就可以進入jupyter notebook了!!

其中如果想用SSH連進這個docker，可以在連進來之後使用 "docker attach "

當然也可以直接用QTS，使用SSH連進NAS，用指令 "GPU=nvidia0 gpu-docker run" 來調配GPU (using SSH to NAS and use "GPU=nvidia0 gpu-docker run")。

在使用Container Station /docker 有一些常見的問題也幫大家整理一下

Q: 建好的Container 關掉就不見了
A: 檢查 docker run 有沒有用到 --rm parameter

Q: 如何建立共享資料夾，讓Container 跟NAS互相可以溝通。
A: 用 -v parameter 去 mount the shared folder,

例如想要 mount the shared folder "ABC" in "volume 1" to folder "DEF" in docker

-v /share/CACHEDEV1_DATA/ABC:/DEF

Q: 如何在 Container Station / docker 中使用最新的 TensorFlow ?

A: 用以下指令來指定

GPU=nvidia0 gpu-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu

以上

另外分享一下QNAP 對於QuAI 的介紹影片：

有任何問題歡迎留言一起討論。

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