今頃、docker image ls と docker images ls の違いに気づく

Dockerを我流で学んで使いだして１年以上立つのだけど、
勉強が我流なだけに、たまにとんでもない「抜け」がでてくる..


先日ふとローカルPC上のDockerイメージを一覧させようと以下のコマンドを実行してみた

PS C:\Users\XXXXX> docker images ls
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
PS C:\Users\XXXXX>

..あれ、あるはずのイメージがないぞ..

もう一回..

PS C:\Users\XXXXX> docker image ls
REPOSITORY                 TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
tensorflow/tensorflow      1.8.0-py3           a83a3dd79ff9        7 weeks ago         1.33GB
hello-world                latest              e38bc07ac18e        2 months ago        1.85kB
docker4w/nsenter-dockerd   latest              cae870735e91        7 months ago        187kB

PS C:\Users\XXXXX>

よかったよかったでてきたよ..

..あれ？


でようやく docker image ls と docker images ls の違いに気づいた。

docker image ls を実行すると中間イメージ含めて表示するけど
docker images ls はインスタンス状態のイメージしか表示しないのか..

ねんのためふたつのhelpをだしてみる。

まずdocker images、

PS C:\Users\xxxxx> docker images --help

Usage:  docker images [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]

List images

Options:
  -a, --all             Show all images (default hides intermediate images)
      --digests         Show digests
  -f, --filter filter   Filter output based on conditions provided
      --format string   Pretty-print images using a Go template
      --no-trunc        Don't truncate output
  -q, --quiet           Only show numeric IDs

そしてこっちがdocker image。

PS C:\Users\xxxxx> docker image --help

Usage:  docker image COMMAND

Manage images

Options:


Commands:
  build       Build an image from a Dockerfile
  history     Show the history of an image
  import      Import the contents from a tarball to create a filesystem image
  inspect     Display detailed information on one or more images
  load        Load an image from a tar archive or STDIN
  ls          List images
  prune       Remove unused images
  pull        Pull an image or a repository from a registry
  push        Push an image or a repository to a registry
  rm          Remove one or more images
  save        Save one or more images to a tar archive (streamed to STDOUT by default)
  tag         Create a tag TARGET_IMAGE that refers to SOURCE_IMAGE

Run 'docker image COMMAND --help' for more information on a command.

docker images は基本イメージ一覧専用のコマンドで
docker image はコマンドによっていろんな操作が可能な万能コマンドというわけか。
で、
docker images には ls というコマンド..というかコマンド自体取らないから
ls を無視していたのね..
..そこはエラー出さないとだめじゃないのかな..


..恥かく前に自分で気づいて、良かったよ..

人工知能学会 全国大会の歩き方

先週年休をもらって
鹿児島で開催された
人工知能学会の全国大会に
参加してきた。

ブームが１年もったので今回は増えそうだとおもっていたが、
ほぼ同数の2240名（3日め懇親会時点）..
どうも前回名古屋で参加しやすかったのに
こんかいはじっこの鹿児島だからなあ..

..話をもどして..


受講した中で、一番よかった講演はこれ：

[最新版] JSAI2018 チュートリアル「"深層学習時代の" ゼロから始める自然言語処理」 from Yuki Arase

LinkedInにて公開してくれている。
Transformarの動画GIF(?)とか表示されないものもあるけど
ほぼこのスライドどおりである。

本当はAttentionメカニズム
（とTransformarで使っているself-Attention）のところを
もっと詳しく話してほしかったのだけど、
出し惜しみ（？）したのかさわりだけだった。
まあ、双方向LSTMのあたりからそうだったけど
双方向～はあたりがつくからあれでいいとおもうのよね。


私が聞いた中で一番笑いが多かったセッションがこれ：

計算社会科学におけるWebマイニング from Fujio Toriumi

こちらもLinkedInで公開されている。
白くま配布だけの役とか個人情報的にアレなスライドは
はずされているが、本筋はこの資料で十分。

..正直スクレイピングのところは、
自分でもbs4コードを書いたことがあるのでどうでもいいのだけど
人工知能学会ならスクレイピングかけても怒られないだろうと
クロールして、一番色んな人と関係性を持っている人物名をあげる
というデモ（？）をしたのだけど過去１０年で検索したら
全部セッションしている本人だったというオチ..

実はLinkedIn スライドには切られているところに
いろいろ楽しいスライドが入っていたんだよね、
日本３大がっかり観光名所とか
第２グループの頭目が誰なのか..とか


実は、今回通常のセッションはうけないで
すべてチュートリアルセッションねらいで参加しました。

理由は
・もともとAI開発者を増やすためいい学習コンテンツを模索していた
・人工知能学会の論文で、まだ「おっ！」と思ったことがない（当たり外れが大きい）
・前回受けたチュートリアル講演「対話システム」がよかった
・前回の感触からチュートリアル担当講師はその道のプロが基本担当することが多そう
の４つ。

で、チュートリアル講演ねらいでまわったのだけど、
ヒト大杉..

前回はしゃがんで聞いているひとがいたが、
今回は椅子が追加されていたのでそういうかわいそうな人は２日目くらいだった。

幸いチュートリアルをやる会場が１箇所固定だったので最初に場所とっておけば
あとはずっと居座るだけ。

あとで気づいたが、
昼にランチョンセミナーがあるのでそれをあさイチでチケットゲットすれば
あとは居座っちゃえばいい。
実は会場正面向かって一番右から２番めの剥げたおじさんがこの方法を全日やっていることに
３日目できづいた。
このハゲおじさん、どうも全国大会聴講のプロらしく、
１日終日同じ会場の同じ場所に陣取るときめていて
朝チケットをゲットしたら、あさイチセッションないのに
２Fの右前２列め端っこの席を陣取り、
おもむろに持ってきた延長タップ＆ブランチコードで
自分のPC、携帯電話などの電子機器の充電にかかるという猛者。
開場したらセッションのない教室も開場されることをしっていないと
この動きは取れない、
セッションの終わりで全員一旦外に出さないこともしっていた。
つまりこの人はベータテスター..もとい前回大会経験者なのだ。
席を前から２番めにしたのも、壁の電源タップねらいで、
しかもブランチや延長ケーブル、携帯充電まで一口でこなしていた猛者だった..


全国大会初心者が次回参加する場合は、
このビータのピンクハゲおじさんのスタイルでいけば
ほぼまちがいない聴講ができると思う;-p


あと大事なのが、スライドは全部写真にとること。
じつは全国大会のセッションスライドは公開されることが少ない。
これは学術大会であるがゆえ、正しい情報＝原本のコピペ中心のスライドに
なってしまい、内容も自分で書いた絵でないから霊が入っていない。
が、資料としては勝ちがあり、かつ写真をとっても文句を言わない。
ただ、周りから、こいつド素人が..とかおもわれるだけ。

だったら写真はとっておくべき。


..おかげで私のiCloud、上限5GBを超えてしまった..


p.s.
チュートリアル講演の中でうーん..だったセッションをあげときます。
東大松尾研の学習コンテンツをそのままつかっただけの
[2I3] 「実践Deep Learning – いまさら聞けない入門編」(1) (中山 浩太郎)


内容も転移学習まで..

seq2seqやAttentionにより詳しい解説してくれたらよかったのになあ..

大学系の人の講義って正確性を第一にしているらしく
ヒトに聞かせようとする努力が薄い..
とくにほかのチュートリアルを担当している先生方と比較すると..
あ、「強化学習」のチュートリアル講演もそうだけど、
数学科の生徒でも数式はノートに書きながら自分のスピードで理解して
いかないといけないのにプレゼン資料にデカデカとだして
次の行に変換された理由をとうとうと講師のペースで語られて
なにが受講者に残ると思っているのか...
..しょっぱいチュートリアルだった..

正直、Udemy講座のほうがよっぽどわかりやすく教えてくれてるって..

翌日(2)があったが、べつのセッションを聞きに行った。
チュートリアルでもあたりはずれがあるので
臨機応変にうごいたほうがいい。