无法更改在 tensorflow docker 容器上运行的 jupyter 笔记本的工作目录

Question

我已按照官方 CUDA on WSL 教程 ( https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#ch05-sub02-jupyter ) 中的步骤设置了一个 jupyter notebook。 但是，我不知道如何更改初始工作目录。 我尝试使用-v开关安装本地目录以及附加到启动命令--notebook-dir ，但这些解决方案都没有奏效。 无论我做什么，jupyter 笔记本都将始终在“/tf”下启动。 理想情况下，我希望它与我在 Windows 上的工作目录 (C:\Users\MyUser) 相同。

我唯一没有尝试过的是更改 hub.docker.com 提供的 docker 映像“tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter”中的 WORKDIR，因为我什至不确定是否可以编辑它（第 57 行）。

这是我尝试运行的示例命令：

docker run -it --gpus all -p 8888:8888 -v /c/Users/MyUser/MyFolder:/home/MyFolder/ tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --notebook-dir=/c/Users/MyUser/

实现这一目标的最简单方法是什么？

Answer 1

我能够通过在命令“从本地目录提供笔记本：/tf”中给出的本地目录下安装我想要工作的目录来解决这个问题。 就我而言，它是“ /tf ”，但您的可能会有所不同。 另外，我把第一个'/'改成了'//'。 此外，容器名称应该是最后一个参数（根据https://stackoverflow.com/a/34503625 ）。 因此，在您的情况下，命令如下所示：

docker run -it --gpus all -p 8888:8888 -v //c/Users/MyUser/MyFolder:/tf/home/MyFolder tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter