gw000/keras

docker-keras

镜像概述

docker-keras是基于Debian 9（amd64）构建的最小化Docker镜像，用于可复现的深度学习任务，基于Keras框架。它提供支持Python 2或3、TensorFlow/Theano/CNTK后端、CPU或GPU运行的镜像版本，仅使用Debian和Python官方包（无手动安装），每个标签对应特定日期的最新版本组合。

核心功能

• 支持Python 2.7和3.5版本
• 兼容TensorFlow、Theano、CNTK三种深度学习后端
• 提供CPU和GPU两种运行模式（GPU版本需配合CUDA工具包）
• 最小化镜像设计，确保环境一致性和可复现性
• 每个标签对应特定日期的稳定版本组合（如2.1.4-py2-tf-cpu对应Python2+Keras2.1.4+TensorFlow1.5.0+CPU）

使用场景

• 快速验证深度学习代码（无需本地配置复杂环境）
• 构建可复现的深度学习实验环境
• 扩展镜像添加自定义依赖（如Matplotlib、Pandas等）
• 部署基于Keras的深度学习应用

配置说明

标签选择

镜像提供多种标签，示例如下：

• latest/2.1.4：默认指向2.1.4-py2-tf-cpu
• 2.1.4-py3：指向2.1.4-py3-tf-cpu
• 2.1.4-gpu：指向2.1.4-py2-tf-gpu
• 具体标签格式：版本号-py版本-后端-运行模式（如2.1.4-py3-th-gpu表示Python3+Theano+GPU）

部署示例

快速运行CPU版本（Python2+TensorFlow）

将当前目录映射到容器的/srv，运行代码：

bash
docker run -it --rm -v $(pwd):/srv gw000/keras /srv/run.py

运行GPU版本（Python2+TensorFlow）

需要暴露GPU设备和CUDA驱动：

bash
docker run -it --rm $(ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device={}') $(ls /usr/lib/*-linux-gnu/{libcuda,libnvidia}* | xargs -I{} echo '-v {}:{}:ro') -v $(pwd):/srv gw000/keras:2.1.4-py2-tf-gpu /srv/run.py

扩展镜像添加依赖

编写自定义Dockerfile扩展基础镜像：

dockerfile
FROM gw000/keras:2.1.4-py3-tf-cpu

# 安装Debian包依赖
RUN apt-get update -qq \
 && apt-get install --no-install-recommends -y \
    python-matplotlib \
    python-pillow

# 安装Python包依赖
RUN pip --no-cache-dir install \
    pandas \
    scikit-learn \
    statsmodels

# 添加应用代码
ADD ai/ /srv/ai/
RUN chmod +x /srv/ai/run.py

# 默认命令
CMD ["/srv/ai/run.py"]

开源项目信息

• 主页：[***]
• GitHub仓库：http://github.com/gw0/docker-keras/
• Docker Hub：https://hub.docker.com/r/gw000/keras/

反馈与许可

若遇到问题或有功能需求，请在GitHub仓库提交Issue或Pull Request。
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