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github/codenet-preprocess

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用于机器学习的Docker镜像，提供gpu和cpu两个标签：gpu标签基于nvidia-docker构建，适用于Nvidia GPU环境，预装Tensorflow和Python 3.6；cpu标签无GPU依赖，适用于无需GPU计算的场景。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：github仓库类型：镜像最近更新：7 年前

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中文简介

标签下载

镜像标签列表与下载命令

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镜像概述和主要用途

本镜像为机器学习任务提供Docker环境支持，包含两个标签以适应不同计算需求：github/codenet:gpu 和 github/codenet:cpu，分别针对GPU加速和纯CPU计算场景。

核心功能和特性

github/codenet:gpu

基于 nvidia-docker 构建，专为配备Nvidia GPU的计算机设计
预装Tensorflow深度学习框架和Python 3.6
包含GPU计算所需的依赖组件，支持GPU加速的机器学习任务

github/codenet:cpu

与 github/codenet:gpu 功能类似，但不包含GPU相关依赖
适用于无Nvidia GPU或无需GPU计算能力的场景
保持轻量化设计，降低环境依赖要求

使用场景和适用范围

github/codenet:gpu：适用于需要GPU加速的机器学习任务，如深度学习模型训练、大规模数据处理等，需运行在配备Nvidia GPU的主机环境。
github/codenet:cpu：适用于机器学习模型推理、小规模数据处理或开发调试等无需GPU计算的场景，可在无GPU的普通计算机上运行。

使用方法和配置说明

构建容器镜像

如需自行构建容器镜像，可使用以下命令：

构建 gpu 标签镜像：

bash
docker build --no-cache -t github/codenet:gpu -f codenet-gpu.Dockerfile .

构建 cpu 标签镜像：

bash
docker build --no-cache -t github/codenet:cpu -f codenet-cpu.Dockerfile .

许可证

本项目采用 MIT License 开源。

容器镜像包含第三方材料，详细信息请参见 THIRD_PARTY_NOTICE.md。

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 codenet-preprocess 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/github/codenet-preprocess:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull github/codenet-preprocess:<标签>

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