本站面向开发者与科研用户,提供开源镜像的搜索和下载加速服务。
所有镜像均来源于原始开源仓库,本站不存储、不修改、不传播任何镜像内容。

pytorch Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

pytorch 镜像详细信息和使用指南

pytorch 镜像标签列表和版本信息

pytorch 镜像拉取命令和加速下载

pytorch 镜像使用说明和配置指南

Docker 镜像加速服务 - 轩辕镜像平台

国内开发者首选的 Docker 镜像加速平台

极速拉取 Docker 镜像服务

相关 Docker 镜像推荐

热门 Docker 镜像下载

pytorch
bitnami/pytorch

pytorch 镜像详细信息

pytorch 镜像标签列表

pytorch 镜像使用说明

pytorch 镜像拉取命令

Docker 镜像加速服务

轩辕镜像平台优势

镜像下载指南

相关 Docker 镜像推荐

比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学***框架PyTorch量身打造的预配置、安全加固型容器镜像,集成经过严格测试的依赖组件,具备漏洞扫描、合规性检查及持续更新机制,可有效保障开发环境安全,简化从模型训练到部署的全流程,适用于科研机构、企业开发者在AI项目中快速构建稳定、安全的PyTorch运行环境。
76 收藏0 次下载activebitnami镜像

pytorch 镜像详细说明

pytorch 使用指南

pytorch 配置说明

pytorch 官方文档

Bitnami PyTorch 包介绍

什么是 PyTorch?

PyTorch 是一个深度学***平台,可加速从研究原型到生产部署的流程。Bitnami 镜像包含 Torchvision,提供特定的计算机视觉支持。

PyTorch ***概述
商标说明:本软件列表由 Bitnami 打包。所提及的相关商标归各自公司所有,使用此类商标不暗示任何关联或认可。

快速启动

console
docker run -it --name pytorch bitnami/pytorch

这是由 Bitnami 构建和维护的硬化、最小化 CVE(常见漏洞和暴露)镜像。Bitnami 安全镜像基于云优化、安全硬化的企业级 Photon Linux 操作系统。选择 Bitnami 安全镜像的理由包括:

  • 主流开源软件的硬化安全镜像,近零漏洞
  • 结合漏洞利用交换声明(VEX Statements)、已知被利用漏洞(KEV)和利用预测评分系统(EPSS Scores)的漏洞分类与优先级划分
  • 聚焦合规性,支持 FIPS、STIG 和离线部署选项,包含安全物料清单(SBOM)
  • 通过 in-toto 实现软件供应链来源证明
  • 对社区热门 Helm 图表的一流支持

每个镜像均附带详细安全元数据,可在 Bitnami 公共目录 中查看。注:部分数据需 Bitnami 安全镜像商业订阅 权限。

如需基于 Debian Linux 的旧版镜像,可参考 Bitnami Legacy 仓库。

为什么使用非 root 容器?

非 root 容器镜像增加了额外安全层,通常推荐用于生产环境。但由于以非 root 用户运行,特权任务通常受限。更多关于非 root 容器的信息可参考 Bitnami 文档。

支持的标签及对应 Dockerfile 链接

Bitnami 标签政策及滚动标签与不可变标签的区别,可参考 ***文档。

不同标签的对应关系可通过分支文件夹中的 tags-info.yaml 文件查看,例如 bitnami/ASSET/BRANCH/DISTRO/tags-info.yaml

可通过关注 bitnami/containers GitHub 仓库 订阅项目更新。

获取镜像

获取 Bitnami PyTorch Docker 镜像的推荐方式是从 Docker Hub 仓库 拉取预构建镜像:

console
docker pull bitnami/pytorch:latest

如需指定版本,可拉取带版本标签的镜像。可在 Docker Hub 仓库 查看所有可用版本:

console
docker pull bitnami/pytorch:[TAG]  # 将 [TAG] 替换为具体版本号

如需手动构建镜像,可克隆仓库、进入 Dockerfile 所在目录并执行 docker build 命令(需替换以下命令中的 APPVERSIONOPERATING-SYSTEM 占位符):

console
git clone [***] bitnami/APP/VERSION/OPERATING-SYSTEM
docker build -t bitnami/APP:latest .

进入 REPL

默认情况下,运行此镜像会直接进入 Python REPL,可在此交互式测试和使用 PyTorch:

console
docker run -it --name pytorch bitnami/pytorch

配置

运行 PyTorch 应用

PyTorch 镜像的默认工作目录为 /app。可将主机中的应用文件夹挂载至此目录,通过 python 命令运行脚本:

console
docker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \
  python script.py  # 将 /path/to/app 替换为主机应用目录,script.py 替换为脚本名

运行带依赖的 PyTorch 应用

若应用通过 requirements.txt 定义依赖,可先安装依赖再运行:

console
docker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \
  sh -c "conda install -y --file requirements.txt && python script.py"

延伸阅读

  • PyTorch ***文档
  • Conda ***文档

Bitnami 安全镜像的 FIPS 配置

Bitnami 安全镜像 中的 PyTorch 镜像支持 FIPS 功能配置,可通过以下环境变量设置:

  • OPENSSL_FIPS:控制 OpenSSL 是否启用 FIPS 模式,可选值 yes(默认)或 no

维护

升级镜像

Bitnami 会及时更新 PyTorch 版本(含安全补丁),建议按以下步骤升级容器:

步骤 1:获取更新镜像

console
docker pull bitnami/pytorch:latest

(若使用 Docker Compose,将 image 属性值更新为 bitnami/pytorch:latest

步骤 2:移除当前运行容器

console
docker rm -v pytorch

(或使用 Docker Compose:docker-compose rm -v pytorch

步骤 3:运行新镜像

console
docker run --name pytorch bitnami/pytorch:latest

(或使用 Docker Compose:docker-compose up pytorch

显著变更

1.9.0-debian-10-r3 版本

此版本移除 miniconda,改用 pip 管理依赖。优化后容器体积更小,安全风险更低。基于此镜像扩展功能时,需将 conda 命令替换为 pip 命令。

使用 docker-compose.yaml 注意事项

请注意,此文件未经过内部测试,建议仅用于开发或测试环境。生产环境部署推荐使用配套的 Bitnami Helm 图表。

若发现 docker-compose.yaml 文件问题,可按 贡献指南 报告或提交修复。

贡献

欢迎为该 Docker 镜像贡献代码。可通过 创建 issue 提出新功能需求,或 提交 pull request 贡献代码。

问题反馈

若运行容器时遇到问题,可 提交 issue。为确保高效支持,请按模板填写必要信息。

许可证

版权所有 © 2025 Broadcom。“Broadcom” 指 Broadcom Inc. 及其子公司。

根据 Apache 许可证 2.0 版(“许可证”)授权;除非遵守许可证,否则不得使用本文件。可在以下地址获取许可证副本:

<[***]>

除非适用***要求或书面同意,否则按“原样”分发软件,不提供任何明示或暗示的担保或条件。详见许可证以了解具体权限和限制。

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"