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简介
使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。该PyTorch镜像专注于安全性，减少潜在漏洞，适合需要安全部署PyTorch应用的场景。
额外资源
有关包含FIPS支持的其他版本，以及与SBOM（软件物料清单）、安全公告和漏洞相关的信息，请访问Chainguard镜像目录上的该镜像页面。
如果遇到速率限制问题，您可以从Chainguard Registry拉取镜像。如需支持，请访问我们的镜像FAQ或联系页面。
下载镜像
该镜像托管在Docker Hub和Chainguard Registry上。
从Docker Hub拉取：
docker pull chainguard/pytorch:latest
从Chainguard Registry拉取：
docker pull cgr.dev/chainguard/pytorch:latest
Docker部署示例
使用该镜像运行一个简单的PyTorch应用示例：
docker run -it --rm chainguard/pytorch:latest python -c "import torch; print('PyTorch版本:', torch.__version__)"
此命令会启动容器并运行一个简单的Python命令，验证PyTorch是否正常加载及版本信息。
更多文档
更多详细文档，请参见Chainguard镜像目录上的概述。
pytorch/pytorch
by pytorch
PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。
153010M+ pulls
上次更新：11 天前
bitnami/pytorch
by VMware
认证
比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学习框架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。
761M+ pulls
上次更新：2 天前
rocm/pytorch
by AMD
认证
基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境，集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台，支持AMD GPU硬件加速，无需手动配置驱动及库依赖，可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署，有效简化环境搭建流程，确保跨平台一致性，适用于科研机构、工业界等多种场景，助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。
108500K+ pulls
上次更新：5 天前
bitnamicharts/pytorch
by VMware
认证
Bitnami提供的PyTorch Helm chart，用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。
100K+ pulls
上次更新：4 天前
常见问题
轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？
免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。
轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？
免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。
流量耗尽错误提示
当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。
410 错误问题
通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
manifest unknown 错误
先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。
镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。
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