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该镜像基于TensorFlow-Cuda，支持Theano后端，提供Jupyter Notebook、iPython shell和bash环境，方便快速部署Keras进行深度学习开发，支持GPU加速和外部数据卷挂载。
1 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：mediadesignpractices仓库类型：镜像最近更新：7 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。
Keras Docker镜像使用指南
镜像概述
本Docker镜像封装了Keras深度学习框架，基于TensorFlow-Cuda基础镜像构建，同时支持Theano后端。镜像提供便捷的开发环境，可快速启动Jupyter Notebook、iPython shell或bash终端，支持GPU加速和外部数据卷挂载，简化深度学习开发流程。
核心功能
- 支持TensorFlow和Theano两种后端切换
- 提供Jupyter Notebook、iPython shell、bash三种运行模式
- 兼容GPU加速（需配合nvidia-docker使用）
- 允许挂载外部数据卷，方便访问本地数据集
- 通过Makefile简化Docker命令操作
使用场景
- 深度学习模型的快速开发与测试
- 避免本地环境配置繁琐，快速搭建统一Keras开发环境
- 利用GPU加速进行大规模模型训练
- 团队共享一致的开发环境，确保实验可复现
配置说明
- 后端切换：通过
BACKEND参数指定（可选值：theano/tensorflow） - GPU支持：需安装nvidia-docker，运行时添加
GPU=0参数 - 数据卷挂载：通过
DATA参数指定本地目录路径 - Theano参数修改：编辑容器内
/docker/theanorc文件调整配置
部署示例
使用Makefile简化操作
- 下载Makefile：
bashcurl -O https://raw.githubusercontent.com/mediadesignpractices/docker/master/keras/Makefile
- 启动Jupyter Notebook：
bashmake notebook
- 启动iPython shell：
bashmake ipython
- 启动bash终端：
bashmake bash
- GPU加速运行：
bashmake notebook GPU=0 # 可替换为ipython或bash
- 切换后端：
bashmake notebook BACKEND=theano make notebook BACKEND=tensorflow
- 挂载外部数据卷：
bashmake DATA=~/mydata
- 查看所有Make任务：
bashmake help
传统GPU运行方式（不推荐）
若nvidia-docker使用异常，可尝试以下命令（需提前安装CUDA驱动）：
bashexport CUDA_SO=$(\ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}') docker run -it -p 8888:8888 $CUDA_SO $DEVICES gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
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 keras 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/mediadesignpractices/keras:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull mediadesignpractices/keras:<标签>
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镜像拉取常见问题
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用户好评
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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。"