[Docker] Docker 내부에서 tensorboard 사용 방법 (오류 해결)

TensorBoard는 TensorFlow의 모델을 시각화하고 디버깅하기 위한 도구이다. 이를 통해 모델의 학습 과정과 성능을 쉽게 모니터링할 수 있다는 장점이 있다. 

 

이번에 tensorboard를 처음 사용해보는데 docker container 안에서 모델을 돌리고 tensorboard를 실행하려고 하니까 아래와 같은 오류가 나서 이것 저것 시도하다가 찾아본 해결 방법이다. 

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해결 방법

docker container 포트 설정

tensorboard는 port를 6060을 사용하기 때문에 docker를 run할 때 이 옵션을 넣어주는 것이 중요하다. 

-p 6006:6006 을 입력하면 된다. 예시 명령어는 다음과 같다. 

docker run --gpus all -it -p 6006:6006 --name [container 이름 설정] --ipc=host -v [mount 경로 설정]

 

 

오류 이유 설명

이유를 간략하게 설명하자면,

 

Docker는 애플리케이션과 그 환경을 독립적으로 실행할 수 있는 가상화된 컨테이너를 제공한다. 이 컨테이너는 기본적으로 외부 네트워크와 격리되어 있어서 직접적인 접근이 불가능하다. 

따라서, 컨테이너 내부의 애플리케이션(예: TensorBoard)이 외부와 통신할 수 있도록 하기 위해 특정 포트를 외부와 연결해줘야 한다. 이를 "포트 매핑"이라고 한다. 

 

TensorBoard는 기본적으로 6006 포트를 사용하여 웹 서버를 실행하기 때문에 이 포트를 사용하여 로컬 머신과 Docker 컨테이너 사이를 연결하면 로컬 브라우저에서 TensorBoard 인터페이스에 접근할 수 있게 되는 것이다. 

 

명령어 -p 6006:6006의 첫번째 숫자 6006은 로컬에서 접근할 포트 번호이고 두 번째 숫자 6006은 컨테이너 내에서 실행 중인 애플리케이션이 수신하는 포트 번호이다. 

 

위 설정은 해준 뒤에 컨테이너를 실행하면 docker desktop에서도 아래와 같이 나타난다. 

 

 

참고로 tensorboard를 사용하려면 tensorboard와 tensorflow가 모두 설치되어 있어야 한다. 

pip install tensorboard
pip install tensorflow

 

 

이 후에 도커 컨테이너 안에서 다음 명령어를 입력하여 tensorboard를 실행하고 http://localhost:6006/ 로 접속하면 정상적으로 실행되는 것을 확인할 수 있을 것이다. 

tensorboard --logdir=[로그 데이터 저장 경로] --port 6006 --host=0.0.0.0

 

위 명령어를 실행하면 http://0.0.0.0:6006/ 로 접속하라고 하는데 필자의 경우는 http://localhost:6006/ 로 접속해야 제대로 tensorboard를 확인할 수 있었다.