gpu enabled docker file with python bindings (#929)

* gpu enabled docker file with python bindings

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docker/gpu/README.md

+# Dockerfile for LightGBM supporting GPU with Python
+A docker file with lightgbm utilizing nvidia-docker. The file is based on the nvidia/cuda:8.0 image. lightgbm can be utilized in gpu and cpu modes and via python (2.7 & 3.5)
+### Contents
+- LightGBM (cpu + gpu)
+- Python 2.7 (Conda) + scikit-learn notebooks pandas matplotlib
+- Python 3.5 (Conda) + scikit-learn notebooks pandas matplotlib
+
+Running the container starts a jupyter notebook at localhost:8888
+
+jupyter password: keras
+### Requirements
+Requires docker and [nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) on host machine.
+### Quickstart
+
+##### Build Docker Image
+```sh
+mkdir lightgbm-docker
+cd lightgbm-docker
+wget https://github.com/Microsoft/LightGBM/blob/master/docker/gpu/dockerfile.gpu
+cd lightgbm-docker
+docker build -f dockerfile.gpu -t lightgbm-gpu .
+```
+##### Run Image
+```sh
+nvidia-docker run --rm -d --name lightgbm-gpu -p 8888:8888 -v /home:/home lightgbm-gpu
+```
+
+##### Attach with Command Line Access (if required)
+```sh
+docker exec -it lightgbm-gpu bash
+```
+##### Jupyter Notebook
+```sh
+localhost:8888
+```
+

docker/gpu/dockerfile.gpu

+FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel
+
+#################################################################################################################
+#           Global
+#################################################################################################################
+# apt-get to skip any interactive post-install configuration steps with DEBIAN_FRONTEND=noninteractive and apt-get install -y
+
+ENV LANG=C.UTF-8 LC_ALL=C.UTF-8
+ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+
+#################################################################################################################
+#           Global Path Setting
+#################################################################################################################
+
+ENV CUDA_HOME /usr/local/cuda
+ENV LD_LIBRARY_PATH ${LD_LIBRARY_PATH}:${CUDA_HOME}/lib64
+ENV LD_LIBRARY_PATH ${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/lib
+
+ENV OPENCL_LIBRARIES /usr/local/cuda/lib64
+ENV OPENCL_INCLUDE_DIR /usr/local/cuda/include
+
+#################################################################################################################
+#           TINI
+#################################################################################################################
+
+# Install tini
+ENV TINI_VERSION v0.14.0
+ADD https://github.com/krallin/tini/releases/download/${TINI_VERSION}/tini /tini
+RUN chmod +x /tini
+
+#################################################################################################################
+#           SYSTEM
+#################################################################################################################
+# update: downloads the package lists from the repositories and "updates" them to get information on the newest versions of packages and their 
+# dependencies. It will do this for all repositories and PPAs. 
+
+RUN apt-get update && \
+apt-get install -y \
+build-essential \
+curl \
+wget \
+bzip2 \
+ca-certificates \
+libglib2.0-0 \
+libxext6 \
+libsm6 \
+libxrender1 \
+git \
+vim \
+mercurial \
+subversion \
+cmake \
+libboost-dev \
+libboost-system-dev \
+libboost-filesystem-dev \
+gcc \
+g++
+
+# Add OpenCL ICD files for LightGBM
+RUN mkdir -p /etc/OpenCL/vendors && \
+    echo "libnvidia-opencl.so.1" > /etc/OpenCL/vendors/nvidia.icd
+
+#################################################################################################################
+#           CONDA
+#################################################################################################################
+
+ARG CONDA_DIR=/opt/conda
+# add to path
+ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH
+
+# Install miniconda
+RUN echo 'export PATH=/opt/conda/bin:$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && \
+    wget --quiet https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \
+    /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /opt/conda && \
+    rm ~/miniconda.sh
+
+RUN conda create -q -n py2 python=2.7 mkl numpy scipy scikit-learn jupyter notebook ipython pandas matplotlib
+RUN conda create -q -n py3 python=3.5 mkl numpy scipy scikit-learn jupyter notebook ipython pandas matplotlib
+
+#################################################################################################################
+#           LightGBM
+#################################################################################################################
+
+RUN cd /usr/local/src && mkdir lightgbm && cd lightgbm && \
+    git clone --recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM && \
+    cd LightGBM && mkdir build && cd build && \
+    cmake -DUSE_GPU=1 -DOpenCL_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libOpenCL.so -DOpenCL_INCLUDE_DIR=/usr/local/cuda/include/ .. && \ 
+    make OPENCL_HEADERS=/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include LIBOPENCL=/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib
+
+ENV PATH /usr/local/src/lightgbm/LightGBM:${PATH}
+
+RUN /bin/bash -c "source activate py2 && cd /usr/local/src/lightgbm/LightGBM/python-package && python setup.py install --precompile && source deactivate"
+RUN /bin/bash -c "source activate py3 && cd /usr/local/src/lightgbm/LightGBM/python-package && python setup.py install --precompile && source deactivate"
+    
+#################################################################################################################
+#           System CleanUp
+#################################################################################################################
+# apt-get autoremove: used to remove packages that were automatically installed to satisfy dependencies for some package and that are no more needed.
+# apt-get clean: removes the aptitude cache in /var/cache/apt/archives. You'd be amazed how much is in there! the only drawback is that the packages 
+# have to be downloaded again if you reinstall them.
+
+RUN apt-get autoremove -y && apt-get clean && \
+    rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
+    conda clean -i -l -t -y
+
+#################################################################################################################
+#           JUPYTER 
+#################################################################################################################
+
+# password: keras 
+# password key: --NotebookApp.password='sha1:98b767162d34:8da1bc3c75a0f29145769edc977375a373407824'
+
+# Add a notebook profile.
+RUN mkdir -p -m 700 /root/.jupyter/ && \
+    echo "c.NotebookApp.ip = '*'" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
+
+VOLUME /home
+WORKDIR /home
+
+# IPython
+EXPOSE 8888
+
+ENTRYPOINT [ "/tini", "--" ]
+CMD /bin/bash -c "source activate py3 && jupyter notebook --allow-root --no-browser --NotebookApp.password='sha1:98b767162d34:8da1bc3c75a0f29145769edc977375a373407824' && source deactivate"