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okwrtdsh/anaconda3
自动构建
okwrtdsh
该镜像集成Anaconda3、Jupyter Notebook、OpenCV3及TensorFlow、Keras等主流深度学习框架，支持CPU与GPU环境，适用于深度学习开发、实验与模型训练。
40 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：okwrtdsh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。
anaconda3 深度学习开发镜像
这是一个集成Anaconda3、Jupyter Notebook、OpenCV3及TensorFlow、Keras、PyTorch、Mxnet等主流深度学习框架的Docker镜像，提供CPU和GPU版本（适配不同CUDA/CUDNN环境），帮助开发者快速搭建可复现的深度学习开发环境。
核心功能
- 预装Anaconda3环境，包含常用科学计算库
- 集成Jupyter Notebook，支持浏览器端代码编写与运行
- 内置OpenCV3，满足计算机视觉任务需求
- 支持TensorFlow、Keras、PyTorch、Mxnet等主流深度学习框架
- 提供多版本标签，适配不同CUDA/CUDNN版本的GPU环境
使用场景
- 深度学习模型开发与调试
- 计算机视觉算法实验（结合OpenCV3）
- 数据科学分析与可视化
- 快速搭建统一的深度学习实验环境
配置说明
镜像提供多种标签，对应不同功能版本：
- 基础版（Anaconda3+Jupyter+OpenCV3）：
latest/cpu、10.0-cudnn7等（GPU版本） - TensorFlow版：
tf-cpu/tf、tf-10.0-cudnn7等 - Keras版（TensorFlow后端）：
keras-cpu/keras、keras-10.0-cudnn7等 - PyTorch版：
pytorch-cpu/pytorch、pytorch-10.0-cudnn7等 - Mxnet版：
mxnet-cpu/mxnet、mxnet-10.0-cudnn7等
部署示例
CPU版本部署
- 执行Docker命令：
bashdocker run -v $(pwd):/src/notebooks -p 8888:8888 -td okwrtdsh/anaconda3:keras-cpu
- 打开浏览器访问
http://localhost:8888
GPU版本部署（需安装nvidia-docker）
- 执行nvidia-docker命令：
bashnvidia-docker run -v $(pwd):/src/notebooks -p 8888:8888 -td okwrtdsh/anaconda3:keras-10.0-cudnn7
- 打开浏览器访问
http://localhost:8888
Docker Compose部署（CPU版）
- 创建
docker-compose.yml文件：
ymlversion: '3' services: jupyter: image: okwrtdsh/anaconda3:keras-cpu ports: - '8888:8888' volumes: - ./notebooks:/src/notebooks
- 启动服务：
bashdocker-compose up -d
- 访问
http://localhost:8888
Docker Compose部署（GPU版）
- 创建
docker-compose.yml文件：
ymlversion: '3' services: jupyter: image: okwrtdsh/anaconda3:keras-10.0-cudnn7 ports: - '8888:8888' volumes: - ./notebooks:/src/notebooks
- 启动服务（根据nvidia-docker版本选择）：
bash# nvidia-docker v1 nvidia-docker-compose up -d # nvidia-docker v2 docker-compose up -d
- 访问
http://localhost:8888
PyTorch版本特殊说明
PyTorch需增大共享内存，部署时添加--ipc=host参数：
bashnvidia-docker run --ipc=host -v $(pwd):/src/notebooks -p 8888:8888 -td okwrtdsh/anaconda3:pytorch-10.0-cudnn7
Docker Compose配置需添加ipc: host：
ymlversion: '3' services: jupyter: image: okwrtdsh/anaconda3:pytorch-10.0-cudnn7 ipc: host ports: - '8888:8888' volumes: - ./notebooks:/src/notebooks
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 okwrtdsh/anaconda3 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- continuumio/anaconda3 Docker 镜像说明（Anaconda3 Python 数据科学环境，包含常用科学计算库）
- library/python Docker 镜像说明（Python 运行时，适合数据科学和 Web 开发）
- demisto/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Demisto 安全自动化平台）
- chainguard/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Chainguard 安全加固版本）
- intel/python Docker 镜像说明（Python 运行时，Intel 优化版本，适合高性能计算）
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 anaconda3 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/okwrtdsh/anaconda3:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull okwrtdsh/anaconda3:<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。"