「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」を用いた勉強をする際に使う事のできるPython環境を、Dockerコンテナで用意しました。scikit-learn、numpy、pandas、matplotlibなどの基本的なデータサイエンスライブラリをインストールしており、コンテナ内のJupyterLabでPythonのコーディングをすることができます。
※. 画面キャプチャはWindows11での画面となっていますが、Windows10の場合でも大きな差異はございません。
1. Dockerのインストール
まだDockerをインストールしていない場合は、こちらの記事を参照し、Dockerをインストールしてください。
2. Dockerイメージのダウンロードとコンテナ起動
手順2-0: インターネット環境の確認
後の手順で必要なものをオンラインからダウンロードするので、インターネット環境に問題がないか確認しましょう。数G程度のそれなりに容量のあるものをダウンロードするので、可能な限り安定したインターネット環境で以下の手順を行うことを推奨します。
手順2-1: Windows PowerShellを起動
画面下の検索ボックスにPowerShell(すべて小文字でも良い)と入力すると検索結果で「Windows PoswerShell」が出てくるのでPowerShellをクリック。
下の画像2のような画面が出現します。環境によって背景色や表示されている文字が異なるかもしれませんが問題ありません。
手順2-2: Dockerイメージのダウンロード
次のコマンドをコピーして、画像3の様にPowerShellに張り付けます。PowerShell上にカーソルを合わせて右クリックを押すだけで貼り付けることができます。PowerShell上に張り付けたら「Enter」キーを押してコマンドを実行しましょう。
docker run --name jupyter -it -p 8989:8888 flairlink/sm1:edge
少々時間がかかります。。。（筆者環境だと5分~10分ほど)
手順2-3: Jupyterの立ち上げ
手順2-2と同じように、次のコマンドをコピーしてPowerShell上に張り付けて実行しましょう
jupyter lab --port=8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser --NotebookApp.token=''
手順2-4: JupyterLabにアクセス
Google ChromeやFireFoxなどのWebブラウザを起動して、URLバーに次のコマンドを入力して「Enter」を押しましょう。
localhost:8989
次の画像6の様な画面が出てきたら準備完了です！！
お疲れさまでした！！
備考: 2回目以降のJupyterLab起動方法
上記の手順0~2は最初に「環境構築～Jupyterの利用」を行う際の手順です。そのため、環境構築が済んでいてJupyterを起動するだけの場合は微妙にやることが異なります。
Power Shellの起動
手順2-1と同様にPowerShellを起動します
コマンドの実行
手順2-2や2-3の様に、次のコマンドをコピーしてPowerShell上で実行してください
docker start jupyter続いて、次のコマンドもコピーしてPowerShell上で実行してください。※この記事の表示の関係上、2行に表示されるかもしれませんが1行のコマンドとしてPowerShellに張り付けてください。
docker exec jupyter jupyter lab --port=8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser --NotebookApp.token=''JupyterLabにアクセス
手順2-4と同様にchromeやFireFoxなどのWebブラウザのURLバーに
localhost:8989と入力して「Enter」キーを押してください。画像6の様にJupyterLabの画面が表示されるはずです！！