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Dockerを用いて、機械学習の環境を作成しようと考えています。  
そこで、dockerを用いて環境構築をしようと試みているのですが、うまくbashが実行できません。

`docker-compose up`を実行した後、  
`docker-compose exec ml /bin/bash`を実行すると、  
`ERROR: No container found for ml_1`と表示されます。

`docker-compose up`や`docker-compose up -d`を実行した後に  
`docker ps -a`でコンテナの状態を確認すると、`exited`となります。

[code]

    CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED         STATUS                     PORTS     NAMES
    d67804c1bd66   ml        "/opt/nvidia/nvidia_…"   9 minutes ago   Exited (0) 9 minutes ago             desktop-ml-1
    
[/code]

追記  
調べたところ、`tty: true`をdocker-compose.ymlに加えることで、コンテナが停止しないとのことでしたので、docker-
compose.ymlに加えて実行したのですが、

[code]

    ERROR: 
            Can't find a suitable configuration file in this directory or any
            parent. Are you in the right directory?
    
            Supported filenames: docker-compose.yml, docker-compose.yaml
            
    
[/code]

と表示され、うまく動かせません。

どうすればいいのでしょうか？ホスト環境はCentOSです。

Dockerfile

[code]

    FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3
    WORKDIR /home/workspace
    # COPY . /home/workspace
    
    COPY requirements.txt ${PWD}
    RUN pip install -r requirements.txt
    
[/code]

docker-compose.yml

[code]

    version: '2.3'
    services:
      ml:
        build: .
        image: ml
        volumes:
          - .:/home/workspace
        command: bash
        deploy:
          resources:
            reservations:
              devices:
                - driver: nvidia
                  count: 1
                  capabilities: [gpu]
        tty: true
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2022-11-18T08:53:56.457
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2022-11-20T03:50:59.080
2022-11-20T03:44:26.333
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question
linux docker
Docker でbashを実行できません


docker-composeを使用しない方法では、`-it`が抜けており、bashに入れませんでした。  
docker-composeを使用する方法では、docker-compose.ymlに`tty: true`を加えることで解決しました。

[code]

    ERROR: 
            Can't find a suitable configuration file in this directory or any
            parent. Are you in the right directory?
    
            Supported filenames: docker-compose.yml, docker-compose.yaml
    
[/code]

の問題は、docker-composeを実行するディレクトリを間違えていました。  
ありがとうございました。


CC BY-SA 4.0
2022-11-20T03:50:59.080
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