corpusops/docker-tensorflow 镜像文档

概述

corpusops/docker-tensorflow 是一个基于 TensorFlow 的 Docker 镜像，旨在提供便捷、一致的机器学和深度学开发与运行环境。该镜像由 corpusops 维护，集成了 TensorFlow 及其常用依赖，支持多种部署场景，适用于开发、训练和推理任务。

特性

• 预安装 TensorFlow 官方版本，支持 CPU 和 GPU 计算（具体取决于标签）
• 包含常用机器学***库（如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等）
• 提供多种标签，对应不同 TensorFlow 版本及配置（如 latest、2.x.x-cpu、2.x.x-gpu 等）
• 支持交互式开发环境（如 Jupyter Notebook/Lab，需额外配置）
• 轻量级基础镜像，优化镜像大小与启动速度

支持的标签

该镜像提供多个标签以满足不同需求，主要标签格式如下：

• latest：最新稳定版 TensorFlow（CPU）
• {version}-cpu：指定 TensorFlow 版本（CPU 版），如 2.15.0-cpu
• {version}-gpu：指定 TensorFlow 版本（GPU 版，需主机支持 NVIDIA Docker），如 2.15.0-gpu
• 更多标签可参考 GitHub 仓库

使用方法

基本用法（CPU 版）

启动交互式 Bash 终端，用于开发和测试：

docker run -it --rm corpusops/docker-tensorflow:latest bash

运行 TensorFlow 程序

在宿主机当前目录下创建 script.py，内容为简单的 TensorFlow 代码：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow 版本:", tf.__version__)
print("Hello, TensorFlow!")

通过以下命令运行该脚本：

docker run -it --rm -v $(pwd):/app -w /app corpusops/docker-tensorflow:latest python script.py

• -v $(pwd):/app：将宿主机当前目录挂载到容器内 /app 目录
• -w /app：设置工作目录为 /app

GPU 支持

确保主机已安装 NVIDIA Docker，使用 GPU 标签启动：

docker run -it --rm --gpus all corpusops/docker-tensorflow:2.15.0-gpu bash

环境变量

• TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL：控制 TensorFlow 日志级别（默认 0，0=所有日志，1=忽略 INFO，2=忽略 INFO/WARNING，3=忽略所有）
• PYTHONUNBUFFERED：设置 Python 输出无缓冲（默认 1，便于日志实时查看）

持久化数据

为避免容器重启后数据丢失，建议将工作目录或模型数据挂载到宿主机：

docker run -it --rm -v /path/on/host:/workspace corpusops/docker-tensorflow:latest -w /workspace

其中 /path/on/host 为宿主机目录，/workspace 为容器内工作目录。

贡献与反馈

该镜像的源代码和构建配置托管于 GitHub 仓库。如有问题或建议，欢迎提交 Issue 或 Pull Request。