jchen8000/tf_gpu_jupyterlab
jchen8000
FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter ADD pandas, jupyterlab, graphviz, pydot and matplotli
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：jchen8000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。
About This Image
This Docker image provides a GPU-accelerated TensorFlow environment with JupyterLab preinstalled.
It is designed for machine learning, deep learning experimentation with NVIDIA GPU support for this project:
https://github.com/jchen8000/MLDLwithPython.git
Running the Container
To start the container with GPU support:
bashdocker run --gpus all -p 8888:8888 \ -v $(pwd):/tf/workspace \ -it --rm \ jchen8000/tf_gpu_jupyterlab:latest bash
To start the container with CPU only:
bashdocker run -p 8888:8888 \ -v $(pwd):/tf/workspace \ -it --rm \ jchen8000/tf_gpu_jupyterlab:latest bash
(Optional) Verify Installed Python Packages
bashpip list
(Optional) Verify GPU Availability
bashnvidia-smi
Or
bashpython3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
Start JupyterLab
To launch JupyterLab within the container, run:
bashjupyter-lab --notebook-dir=/tf --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
JupyterLab will start and output a series of log messages. Look for a line similar to [***] copy this URL and paste it into a browser on your host machine.
JupyterLab will open in your browser and give you full access to your workspace and GPU‑accelerated environment.
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 tf_gpu_jupyterlab 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/jchen8000/tf_gpu_jupyterlab:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull jchen8000/tf_gpu_jupyterlab:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"