multi-speaker-tacotron-tensorflow DockerImage

mstt의 DockerImage를 만들기 위해 아래 작업을 진행함.

위 프로젝트는 아래의 의존성이 존재함

Python 3.6+ FFmpeg Tensorflow 1.3

다른건 다 문제없지만 python 3.6 이게 은근히 까다로움;

아직까지 배포된 도커이미지들은 python3.5가 default로 설치되어 있어서 재설치하기가 귀찮음.

기존의 nvidia에서 배포하는 cuda9.0_cudnn7에 아래 커맨드를 추가함

RUN apt-get update \     && apt-get install -y software-properties-common curl \     && add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 \     && apt-get remove -y software-properties-common \     && apt autoremove -y \     && apt-get update \     && apt-get install -y python3.6 \     && curl -o /tmp/get-pip.py "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" \     && python3.6 /tmp/get-pip.py \     && apt-get remove -y curl \     && apt autoremove -y \      && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

참고로 cuda 이미지는 아래와 같음.

ARG repository FROM ${repository}:9.0-runtime-ubuntu16.04 LABEL maintainer "NVIDIA CORPORATION <cudatools@nvidia.com>" RUN echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list ENV CUDNN_VERSION 7.0.3.11 LABEL com.nvidia.cudnn.version="${CUDNN_VERSION}" RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \             libcudnn7=$CUDNN_VERSION-1+cuda9.0 && \     rm -rf /var/lib/apt/lists/*

이미지 빌드는 아래와 같이 함.

~/example$ sudo docker build --tag hello:0.1 .