oneoffcoder/rpi-deeplearning
oneoffcoder
该镜像为树莓派4（armv7l架构）提供包含Python 3.7和TensorFlow v1.14的深度学习环境，支持Jupyter Notebook/Lab运行，方便开展相关开发与实验。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：oneoffcoder仓库类型：镜像最近更新：7 年前
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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。
镜像概述
该镜像针对树莓派4（armv7l架构）构建，提供预装Python 3.7和TensorFlow v1.14的深度学习环境，支持Jupyter Notebook或Jupyter Lab交互模式，便于用户在树莓派上进行深度学习开发、实验与教学。
核心功能
- 适配树莓派4的TensorFlow v1.14环境（armv7l架构）
- 支持Jupyter Notebook与Jupyter Lab两种交互方式
- 允许挂载本地目录实现代码和数据的持久化存储
使用场景
- 树莓派4上的深度学习入门教学与实践
- 轻量级深度学习模型的边缘部署与测试
- 基于树莓派的嵌入式深度学习应用开发
配置说明
- 环境变量：
JUPYTER_TYPE，可选值为notebook，用于切换至Jupyter Notebook模式（默认可能为Jupyter Lab） - 端口映射：需映射容器8888端口到本地，以访问Jupyter服务
- 目录挂载：可将本地目录挂载到容器内
/ipynb路径，实现文件共享
Docker部署示例
拉取镜像
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/oneoffcoder/rpi-deeplearning:latest
基础运行（默认Jupyter Lab）
bashdocker run -it -p 8888:8888 docker.xuanyuan.run/oneoffcoder/rpi-deeplearning
挂载本地目录运行
bashdocker run -it \ -p 8888:8888 \ -v $HOME/git/docker-containers/rpi-deeplearning/ipynb:/ipynb \ docker.xuanyuan.run/oneoffcoder/rpi-deeplearning
指定Jupyter Notebook运行
bashdocker run -it \ -p 8888:8888 \ -v $HOME/git/docker-containers/rpi-deeplearning/ipynb:/ipynb \ -e JUPYTER_TYPE=notebook \ docker.xuanyuan.run/oneoffcoder/rpi-deeplearning
访问服务
打开浏览器访问：http://localhost:8888
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 rpi-deeplearning 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/oneoffcoder/rpi-deeplearning:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull oneoffcoder/rpi-deeplearning:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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。"