eperezp1990/pytorch

eperezp1990

基于PyTorch 1.2（CUDA 10.0/CuDNN 7）的UNET和R2UNET图像分割方法实现，提供深度学习图像分割任务的运行环境和基础模型。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：eperezp1990仓库类型：镜像最近更新：5 个月前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

UNET/R2UNET图像分割Docker镜像

镜像概述

本镜像基于pytorch/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime构建，集成了UNET和R2UNET两种经典深度学习图像分割算法，提供开箱即用的图像分割任务运行环境。镜像支持GPU加速计算，适用于需要高效执行图像分割任务的场景。

核心功能与特性

集成经典分割模型：包含UNET和R2UNET两种主流图像分割架构，支持多种图像分割任务
GPU加速支持：基于CUDA 10.0和CuDNN 7优化，可利用NVIDIA GPU实现高效计算
稳定运行环境：基于PyTorch 1.2构建，确保模型运行的兼容性和稳定性
轻量级运行时：采用runtime版本基础镜像，减少镜像体积，适合部署场景

使用场景与适用范围

医学影像分割（如肿瘤区域检测、器官分割）
遥感图像分割（如土地利用分类、建筑物提取）
工业质检图像分割（如缺陷检测、产品分类）
通用图像分割任务的模型部署与推理

使用方法与配置说明

前提条件

已安装Docker Engine
若使用GPU功能，需安装NVIDIA Docker（nvidia-docker2）并确保主机具备支持CUDA 10.0的NVIDIA GPU

镜像拉取

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/[镜像名称]:[标签]  # 请替换为实际镜像名称和标签

基本运行示例

使用CPU运行

bash
docker run -it --rm \
  -v /本地数据目录:/app/data \
  [镜像名称]:[标签] \
  python /app/segmentation.py --model unet --input /app/data/input.jpg --output /app/data/output.jpg

使用GPU运行

bash
docker run -it --rm --gpus all \
  -v /本地数据目录:/app/data \
  [镜像名称]:[标签] \
  python /app/segmentation.py --model r2unet --input /app/data/input.jpg --output /app/data/output.jpg

配置参数说明

参数	说明	可选值	默认值
`--model`	选择分割模型	`unet`, `r2unet`	`unet`
`--input`	输入图像路径	本地或容器内路径	无
`--output`	输出分割结果路径	本地或容器内路径	无
`--device`	计算设备	`cpu`, `cuda`	自动检测

docker-compose配置示例

yaml
version: '3'
services:
  segmentation:
    image: [镜像名称]:[标签]
    runtime: nvidia  # 若使用GPU需添加
    volumes:
      - ./data:/app/data
    command: python /app/segmentation.py --model r2unet --input /app/data/input.jpg --output /app/data/output.jpg

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 pytorch 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/eperezp1990/pytorch:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull eperezp1990/pytorch:<标签>

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429 限流

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DNS 解析 · 网络超时

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账号

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manifest · blob · 计费

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企业 · 个人 · 工单

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工单 · 数据 · 注销

原理

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daemon.json · 重启

去掉域名前缀

docker tag · 重命名

指定架构拉取

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latest 与「最新」

digest · 版本号 · 标签

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