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fnallpc
费米实验室LHC物理中心的Docker项目集合，包含用于粒子物理研究的Docker镜像及相关配置。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：fnallpc仓库类型：镜像最近更新：3 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
fnallpc-docker
本仓库包含费米实验室LHC物理中心的Docker项目，提供用于粒子物理研究的预配置Docker镜像及相关资源，方便研究人员快速部署和使用粒子物理数据分析环境。
构建说明
使用说明
源容器
包含的Conda包
| 环境名称 | Python 3.7容器 | Python 2.7容器 |
|---|---|---|
| 说明 | -- | -- |
| arrow-cpp | 0.15.1 | 0.11.1 |
| awkward | 0.12.20 | 0.12.20 |
| bazel | 0.26.1 | 0.26.1 |
| blaze | 0.11.3 | 0.11.3 |
| bokeh | 1.4.0 | 1.4.0 |
| boost-cpp | 1.71.0 | -- |
| cuda | 9.0.176 * | 9.0.176 * |
| cudatoolkit | 10.1.243 | 10.1.243 |
| cudnn | 7.6.5 | 7.6.5 |
| dask | 2.10.1 | 1.2.2 |
| EnergyFlow | 1.0.2 | 1.0.2 |
| graphviz | 2.40.1 | 2.40.1 |
| h5py | 2.10.0 | 2.9.0 |
| intel-openmp | 2020.0 | 2020.0 |
| ipython | 7.12.0 | 5.8.0 |
| jupyter_client | 5.3.4 | 5.3.4 |
| jupyter_core | 4.6.1 | 4.6.1 |
| keras-applications | 1.0.8 | 1.0.8 |
| keras-base | 2.2.4 | 2.2.4 |
| keras-gpu | 2.2.4 | 2.2.4 |
| keras-preprocessing | 1.1.0 | 1.1.0 |
| libboost | 1.71.0 | 1.67.0 |
| matplotlib | 3.1.3 | 2.2.3 |
| mkl | 2020.0 | 2020.0 |
| mplhep | 0.0.35 | 0.0.35 |
| nb_conda | 2.2.1 | 2.2.1 |
| numba | 0.48.0 | 0.47.0 |
| numpy | 1.18.1 | 1.16.6 |
| pandas | 1.0.0 | 0.24.2 |
| pip | 20.0.2 | 19.3.1 |
| pyarrow | 0.15.1 | 0.11.1 |
| pycuda | 2019.1.2 | 2019.1.2 |
| pydot | 1.4.1 | 1.4.1 |
| pygpu | 0.7.6 | 0.7.6 |
| python | 3.7.6 | 2.7.17 |
| PyTorch | 1.3.1 | 1.3.1 |
| root | -- | -- |
| rootpy | -- | -- |
| scikit-image | 0.16.2 | 0.14.2 |
| scikit-learn | 0.22.1 | 0.20.3 |
| scipy | 1.4.1 | 1.2.1 |
| tensorboard | 1.14.0 | 1.14.0 |
| tensorflow | 1.14.0 | 1.14.0 |
| tensorflow-base | 1.14.0 | 1.14.0 |
| tensorflow-estimator | 1.14.0 | 1.14.0 |
| tensorflow-gpu | 1.14.0 | 1.14.0 |
| Theano | 1.0.4 | 1.0.4 |
| torchvision | 0.4.2 | 0.4.2 |
| uproot | 3.11.2 | 3.11.2 |
| uproot-methods | 0.7.3 | 0.7.3 |
| wheel | 0.34.2 | 0.33.6 |
| yaml | 0.1.7 | 0.1.7 |
运行命令
bashdocker run --rm -it -P --device /dev/fuse --net=host -e DISPLAY=host.docker.internal:0 -e MY_UID=501 -e MY_GID=20 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter
bashdocker run --rm -it -P --device /dev/fuse --net=host -e DISPLAY=host.docker.internal:0 -e MY_UID=$(id -u) -e MY_GID=$(id -g) tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
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 fnallpc-docker 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/fnallpc/fnallpc-docker:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull fnallpc/fnallpc-docker:<标签>
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
运维工程师
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