無法更改在 tensorflow docker 容器上運行的 jupyter 筆記本的工作目錄

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 ) 中的步驟設置了一個 jupyter notebook。 但是，我不知道如何更改初始工作目錄。 我嘗試使用-v開關安裝本地目錄以及附加到啟動命令--notebook-dir ，但這些解決方案都沒有奏效。 無論我做什么，jupyter 筆記本都將始終在“/tf”下啟動。 理想情況下，我希望它與我在 Windows 上的工作目錄 (C:\Users\MyUser) 相同。

我唯一沒有嘗試過的是更改 hub.docker.com 提供的 docker 映像“tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter”中的 WORKDIR，因為我什至不確定是否可以編輯它（第 57 行）。

這是我嘗試運行的示例命令：

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/

實現這一目標的最簡單方法是什么？

Answer 1

我能夠通過在命令“從本地目錄提供筆記本：/tf”中給出的本地目錄下安裝我想要工作的目錄來解決這個問題。 就我而言，它是“ /tf ”，但您的可能會有所不同。 另外，我把第一個'/'改成了'//'。 此外，容器名稱應該是最后一個參數（根據https://stackoverflow.com/a/34503625 ）。 因此，在您的情況下，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