Add the docker

docker/Dockerfile

@@ -0,0 +1,61 @@
+#################################################################################################################
+# Base Images
+#################################################################################################################
+FROM ubuntu:14.04
+
+#################################################################################################################
+#           ENV Setting
+#################################################################################################################
+ENV CONDA_DIR /opt/conda
+ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH
+
+#################################################################################################################
+#           Initial Setting
+#################################################################################################################
+RUN mkdir -p $CONDA_DIR && \
+    echo export PATH=$CONDA_DIR/bin:'$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && \
+    apt-get update && \
+    apt-get install -y wget git libhdf5-dev g++ graphviz && \
+    wget --quiet https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
+    /bin/bash /Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -f -b -p $CONDA_DIR && \
+    rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
+
+#################################################################################################################
+#           User Setting
+#################################################################################################################
+ENV NB_USER edward
+ENV NB_UID 1000
+
+RUN useradd -m -s /bin/bash -N -u $NB_UID $NB_USER && \
+    mkdir -p $CONDA_DIR && \
+    chown edward $CONDA_DIR -R && \
+    mkdir -p /src && \
+    chown edward /src
+
+USER edward
+
+#################################################################################################################
+#           Python Setting
+#################################################################################################################
+# Python
+ARG python_version=3.5.3-0
+ARG python_qt_version=4
+RUN conda install -y python=${python_version} && \
+    pip install numpy six tensorflow keras prettytensor pystan pymc3 && \
+    pip install ipdb pytest pytest-cov python-coveralls coverage==3.7.1 pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pydot_ng && \
+    conda install Pillow scikit-learn notebook pandas matplotlib nose pyyaml h5py && \
+    conda install -y pyqt=${python_qt_version} && \
+    pip install edward && \
+    conda clean -yt
+
+ENV PYTHONPATH='/src/:$PYTHONPATH'
+
+#################################################################################################################
+#           WORK Jupyter
+#################################################################################################################
+WORKDIR /src
+
+EXPOSE 8888
+
+CMD jupyter notebook --port=8888 --ip=0.0.0.0
+

docker/Dockerfile-gpu

@@ -0,0 +1,60 @@
+#################################################################################################################
+# Reference
+#     https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
+#################################################################################################################
+FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel
+
+#################################################################################################################
+#           ENV Setting
+#################################################################################################################
+ENV CONDA_DIR /opt/conda
+ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH
+
+#################################################################################################################
+#           Initial Setting
+#################################################################################################################
+RUN mkdir -p $CONDA_DIR && \
+    echo export PATH=$CONDA_DIR/bin:'$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && \
+    apt-get update && \
+    apt-get install -y wget git libhdf5-dev g++ graphviz && \
+    wget --quiet https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
+    /bin/bash /Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -f -b -p $CONDA_DIR && \
+    rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
+
+#################################################################################################################
+#           User Setting
+#################################################################################################################
+ENV NB_USER edward
+ENV NB_UID 1000
+
+RUN useradd -m -s /bin/bash -N -u $NB_UID $NB_USER && \
+    mkdir -p $CONDA_DIR && \
+    chown edward $CONDA_DIR -R && \
+    mkdir -p /src && \
+    chown edward /src
+
+USER edward
+
+#################################################################################################################
+#           Python Setting
+#################################################################################################################
+# Python
+ARG python_version=3.5.3-0
+RUN conda install -y python=${python_version} && \
+    pip install numpy six tensorflow-gpu keras prettytensor pystan pymc3 && \
+    pip install ipdb pytest pytest-cov python-coveralls coverage==3.7.1 pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pydot_ng && \
+    conda install Pillow scikit-learn notebook pandas matplotlib nose pyyaml h5py && \
+    pip install edward && \
+    conda clean -yt
+
+ENV PYTHONPATH='/src/:$PYTHONPATH'
+
+#################################################################################################################
+#           WORK Jupyter
+#################################################################################################################
+WORKDIR /src
+
+EXPOSE 8888
+
+CMD jupyter notebook --port=8888 --ip=0.0.0.0
+

docker/Makefile

@@ -0,0 +1,57 @@
+help:
+	@cat Makefile
+
+DATA?="${HOME}/Data"
+GPU?=0
+DOCKER_FILE=Dockerfile
+DOCKER_FILE_GPU=Dockerfile-gpu
+DOCKER=docker
+DOCKER_GPU=GPU=$(GPU) nvidia-docker
+BACKEND=tensorflow
+TEST=tests/
+SRC=$(shell dirname `pwd`)
+CUDA=/usr/local/cuda
+LD_LIBRARY=/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/usr/local/cuda/lib64
+
+# CPU environment
+
+build:
+	docker build -t edward --build-arg python_version=3.5 -f $(DOCKER_FILE) .
+
+bash: build
+	$(DOCKER) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data edward bash
+
+ipython: build
+	$(DOCKER) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data edward ipython
+
+notebook: build
+	$(DOCKER) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data --net=host edward
+
+test: build
+	$(DOCKER) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data edward py.test $(TEST)
+
+# GPU environment
+
+build-gpu:
+	docker build -t edward-gpu --build-arg python_version=3.5 -f $(DOCKER_FILE_GPU) .
+
+bash-gpu: build-gpu
+	$(DOCKER_GPU) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data --env CUDA_HOME=${CUDA} \
+	                                                  --env LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY} \
+	                                                  edward-gpu bash
+
+ipython-gpu: build-gpu
+	$(DOCKER_GPU) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data --env CUDA_HOME=${CUDA} \
+	                                                  --env LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY} \
+	                                                  edward-gpu ipython
+
+notebook-gpu: build-gpu
+	$(DOCKER_GPU) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data --net=host --env CUDA_HOME=${CUDA} \
+	                                                  --env LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY} \
+	                                                  edward-gpu
+
+test-gpu: build-gpu
+	$(DOCKER_GPU) run -it -v $(SRC):/src -v $(DATA):/data --env CUDA_HOME=${CUDA} \
+	                                                  --env LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY} \
+	                                                  edward-gpu py.test $(TEST)
+

docker/README.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# Using Edward via Docker
+
+This directory contains `Dockerfile` to make it easy to get up and running with
+Edward via [Docker](http://www.docker.com/).
+
+## Installing Docker
+
+General installation instructions are
+[on the Docker site](https://docs.docker.com/installation/), but we give some
+quick links here:
+
+* [OSX](https://docs.docker.com/installation/mac/): [docker toolbox](https://www.docker.com/toolbox)
+* [ubuntu](https://docs.docker.com/installation/ubuntulinux/)
+
+## Installing NVIDIA Docker (GPU Environment)
+
+General installation instructions are
+[on the NVIDIA Docker site](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)
+
+## Running the container
+
+We are using `Makefile` to simplify docker commands within make commands.
+
+### CPU environment
+
+Build the container and start a jupyter notebook
+
+    $ make notebook
+
+Build the container and start an iPython shell
+
+    $ make ipython
+
+Build the container and start a bash
+
+    $ make bash
+
+Build the container and start a test
+
+    $ make test
+
+### GPU environment
+
+Build the container and start a jupyter notebook
+
+    $ make notebook-gpu
+
+Build the container and start an iPython shell
+
+    $ make ipython-gpu
+
+Build the container and start a bash
+
+    $ make bash-gpu
+
+Build the container and start a test
+
+    $ make test-gpu
+
+For GPU support install NVidia drivers (ideally latest) and
+[nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker). Run using
+
+    $ make notebook-gpu GPU=0 # or [ipython, bash]
+
+Mount a volume for external data sets
+
+    $ make DATA=~/mydata
+
+Prints all make tasks
+
+    $ make help
+
+
+Note: If you would have a problem running nvidia-docker you may try the old way
+we have used. But it is not recommended. If you find a bug in the nvidia-docker report
+it there please and try using the nvidia-docker as described above.
+
+    $ export CUDA_SO=$(\ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')
+    $ export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
+    $ docker run -it -p 8888:8888 $CUDA_SO $DEVICES gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu