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用于机器学***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。
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镜像概述和主要用途
本镜像为机器学***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***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***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加速的机器学任务，如深度学模型训练、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***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：
docker build --no-cache -t github/codenet:gpu -f codenet-gpu.Dockerfile .
构建 cpu 标签镜像：
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。
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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