dockerで機械学習(87) with JAVA(1)「Machine Learning: End-to-End guide for Java developers」 By Richard Reese, Jennifer Reese, Bostjan Kaluza, Uday Kamath, Krishna Choppella

# 1.すぐに利用したい方へ(as soon as)
「Machine Learning: End-to-End guide for Java developers」 By Richard Reese, Jennifer Reese, Bostjan Kaluza, Uday Kamath, Krishna Choppella 

![cat87.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/51423/4a4fbc99-a384-fc53-17be-314e6fe173dc.gif)
http://shop.oreilly.com/product/9781788622219.do

## docker
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。

## docker run

```
$ docker pull kaizenjapan/anaconda2-sparkk

$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/anaconda2-sparkk /bin/bash
```

以下のshell sessionでは
(base) root@f19e2f06eabb:/#は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。

dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで捜査しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)に気をつけてください。

## ファイル共有または複写
dockerとdockerを起動したOSでは、ファイル共有をするか、ファイル複写するかして、生成したファイルをブラウザ等表示させてください。参考文献欄にやり方のURLを記載しています。

dockerを起動したOSのディスクの整理を行う上で、どのやり方がいいか模索中です。一部の方法では、最初から共有設定にしています。

複写の場合は、dockerを起動したOS側コマンドを実行しました。お使いのdockerの番号で置き換えてください。複写したファイルをブラウザで表示し内容確認しました。
### java

```
(base) root@6481743a5e24:/Machine-Learning-End-to-Endguide-for-Java-developers/Module 1/JavaforDataScience_Code/chapter02# mvn install -e -X -DskipTests
Apache Maven 3.3.9
Maven home: /usr/share/maven
Java version: 1.8.0_181, vendor: Oracle Corporation
Java home: /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre
Default locale: en, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "4.9.93-linuxkit-aufs", arch: "amd64", family: "unix"
[DEBUG] Created new class realm maven.api
[DEBUG] Importing foreign packages into class realm maven.api
[DEBUG]   Imported: javax.enterprise.inject.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: javax.enterprise.util.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: javax.inject.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.artifact < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.classrealm < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.cli < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.configuration < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.exception < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.execution < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.execution.scope < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.lifecycle < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.model < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.monitor < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.plugin < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.profiles < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.project < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.reporting < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.repository < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.rtinfo < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.settings < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.toolchain < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.usability < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.authentication < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.authorization < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.events < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.observers < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.proxy < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.repository < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.apache.maven.wagon.resource < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.classworlds < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.classworlds < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.component < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.configuration < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.container < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.context < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.lifecycle < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.logging < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.personality < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.util.xml.Xpp3Dom < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.util.xml.pull.XmlPullParser < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.util.xml.pull.XmlPullParserException < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.codehaus.plexus.util.xml.pull.XmlSerializer < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.artifact < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.collection < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.deployment < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.graph < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.impl < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.installation < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.internal.impl < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.metadata < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.repository < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.resolution < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.spi < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.transfer < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.eclipse.aether.version < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.slf4j.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.slf4j.helpers.* < plexus.core
[DEBUG]   Imported: org.slf4j.spi.* < plexus.core
[DEBUG] Populating class realm maven.api
[INFO] Error stacktraces are turned on.
[DEBUG] Reading global settings from /usr/share/maven/conf/settings.xml
[DEBUG] Reading user settings from /root/.m2/settings.xml
[DEBUG] Reading global toolchains from /usr/share/maven/conf/toolchains.xml
[DEBUG] Reading user toolchains from /root/.m2/toolchains.xml
[DEBUG] Using local repository at /root/.m2/repository
[DEBUG] Using manager EnhancedLocalRepositoryManager with priority 10.0 for /root/.m2/repository
[INFO] Scanning for projects...
[DEBUG] Extension realms for project org.apache.maven:standalone-pom:pom:1: (none)
[DEBUG] Looking up lifecyle mappings for packaging pom from ClassRealm[plexus.core, parent: null]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD FAILURE
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 0.203 s
[INFO] Finished at: 2018-10-28T15:05:16+00:00
[INFO] Final Memory: 5M/92M
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[ERROR] The goal you specified requires a project to execute but there is no POM in this directory (/Machine-Learning-End-to-Endguide-for-Java-developers/Module 1/JavaforDataScience_Code/chapter02). Please verify you invoked Maven from the correct directory. -> [Help 1]
org.apache.maven.lifecycle.MissingProjectException: The goal you specified requires a project to execute but there is no POM in this directory (/Machine-Learning-End-to-Endguide-for-Java-developers/Module 1/JavaforDataScience_Code/chapter02). Please verify you invoked Maven from the correct directory.
	at org.apache.maven.lifecycle.internal.LifecycleStarter.execute(LifecycleStarter.java:85)
	at org.apache.maven.DefaultMaven.doExecute(DefaultMaven.java:307)
	at org.apache.maven.DefaultMaven.doExecute(DefaultMaven.java:193)
	at org.apache.maven.DefaultMaven.execute(DefaultMaven.java:106)
	at org.apache.maven.cli.MavenCli.execute(MavenCli.java:863)
	at org.apache.maven.cli.MavenCli.doMain(MavenCli.java:288)
	at org.apache.maven.cli.MavenCli.main(MavenCli.java:199)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.launchEnhanced(Launcher.java:289)
	at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.launch(Launcher.java:229)
	at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.mainWithExitCode(Launcher.java:415)
	at org.codehaus.plexus.classworlds.launcher.Launcher.main(Launcher.java:356)
[ERROR] 
[ERROR] 
[ERROR] For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles:
[ERROR] [Help 1] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/MissingProjectException
(base) root@6481743a5e24:/Machine-Learning-End-to-Endguide-for-Java-developers/Module 1/JavaforDataScience_Code/chapter02# 
```

#2. dockerを自力で構築する方へ

ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。本の続きを実行する上では必要ありません。
自力でdocker/anacondaを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。
## docker

ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。
## python

DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。
### anaconda

pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。
## docker公式配布

ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。
### docker pull

docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。
### docker Anaconda

anacondaが公式配布しているものを利用。

```
$  docker pull kaizenjapan/anaconda-keras
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Image is up to date for continuumio/anaconda3:latest

$ docker run -it -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash
````
実際にはkeras, tensorflow を利用していた他のpushをpull

## apt

```shell-session
# apt update; apt -y upgrade

# apt-get install -y vim procps apt-utils sudo maven openjdk-8-jre openjdk-8-jdk

# javac -version
javac 1.8.0_181

# java -version
openjdk version "1.8.0_181"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_181-8u181-b13-1~deb9u1-b13)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)
```

## ソース git

```
# git clone https://github.com/PacktPublishing/Machine-Learning-End-to-Endguide-for-Java-developers
```

googleapis/google-api-java-client
https://github.com/googleapis/google-api-java-client

```
mkdir /tmp/foo && cd /tmp/foo
wget https://dl.google.com/dl/android/maven2/com/google/android/gms/play-services-basement/8.3.0/play-services-basement-8.3.0.aar
unzip play-services-basement-8.3.0.aar
mvn install:install-file \
  -Dfile=classes.jar \
  -DgroupId=com.google.android.google-play-services \
  -DartifactId=google-play-services \
  -Dversion=1 \
  -Dpackaging=jar
cd -

# we need the google-http-java-client jar cached locally
git clone https://github.com/google/google-http-java-client.git
cd google-http-java-client && mvn compile && mvn install && cd ..

# we need the google-oauth-java-client jar cached locally
git clone https://github.com/google/google-oauth-java-client.git
cd google-oauth-java-client && mvn compile && mvn install
```

compile logは、700kbとおおきい。
https://bit.ly/2Ohupao
に置いています。

# docker hubへの登録

```
$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
caef766a99ff        continuumio/anaconda3   "/usr/bin/tini -- /b…"   10 hours ago        Up 10 hours         0.0.0.0:8888->8888/tcp   sleepy_bassi

$ docker commit caef766a99ff kaizenjapan/anaconda2-spark

$ docker push kaizenjapan/anaconda2-sparkk
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/anaconda2-sparkk]
52b69a71c0ec: Pushing [>                                                  ]  28.37MB/1.855GB
5eab22f6c054: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
0c4a9d6af7b0: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
9bd66f1ffc09: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
5048be0c0a05: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
1ecb0ee91526: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
ab39eed3db29: Mounted from kaizenjapan/anaconda2-spark 
b28ef0b6fef8: Mounted from kaizenjapan/r-master 

```

# 参考資料(reference)
## java
【初心者向け】Java実行環境構築
https://qiita.com/chihiro/items/2fd82780253075e699b1

OpenJDK（Java）を最新のUbuntuにインストール
https://qiita.com/terappy/items/537c069923144a9d9755

## 機械学習
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

dockerで機械学習(1) with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab

dockerで機械学習(2)with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6

dockerで機械学習(3)with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal　第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32

dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040

dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002

dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558

dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c

dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d

OpenCVをPythonで動かそうとしてlibGL.soが無いって言われたけど解決した。
https://qiita.com/toshitanian/items/5da24c0c0bd473d514c8

サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips
https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e

Dockerでホストとコンテナ間でのファイルコピー
https://qiita.com/gologo13/items/7e4e404af80377b48fd5

Docker for Mac でファイル共有を利用する
https://qiita.com/seijimomoto/items/1992d68de8baa7e29bb5

「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編　読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる
https://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

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ver. 0.10 初稿 20181028
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