[Tensorflow] 1. Docker

* 부스트코스 : 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초

Docker

가상머신이란?
  하나의 물리적 서버를 쪼개서 마치 여러개 인 것 처럼 나누어 따로 돌아가게 하는 것
  그러나 하나의 컴퓨터에서 여러개의 os를 구동시키면 속도가 느려지게 되는데 linux환경에서 이를 위해 만든것이 오픈소스 기술이 docker. 도커 사용시 독립된 운영체제를  여러개 사용할 필요가 없다. 운영체제 위에 도커만 설치하면 어느 컴퓨터에서든 똑같이 돌아가는 가상 환경을 여러개 띄울 수 있다. 그 위에 나머지 필요한 부분만 묶어서 가볍게 가상화 한것이 컨테이너.

장점 : 컨테이너에서 설정을 잘못 건드렸다고 해도 컨테이너 삭제 후 이전 설정의 컨테이너를 새로 만드는 데 부담이없다.

jupyter notebook을 사용하는 tensorflow 예제를 실습하기 위해 부스트코스에서 학습환경을 제공하는데 환경설정에 드는 시간을 아끼고 학습자들이 모두 같은 환경에서 실습할 수 있도록 도커에서 이미지를 받아 사용하는 방식을 사용한다. 실습 중 컨테이너에 문제가 발생하더라도 같은 이미지로 새로운 컨테이너를 만들 수 있기 때문에 매우 편리하다