openeuler/tensorflow Docker Image
基于openEuler构建的官方TensorFlow Docker镜像,提供端到端机器学习开源平台,包含丰富工具库和社区资源,支持研究人员推进ML技术及开发者构建部署ML应用,无用户速率限制。
TensorFlow | openEuler Docker镜像
镜像概述和主要用途
本镜像为基于https://repo.openeuler.org/构建的TensorFlow官方Docker镜像,由https://gitee.com/openeuler/cloudnative维护。TensorFlow是端到端开源机器学习平台,拥有全面灵活的工具、库和社区资源生态,支持研究人员推动ML技术发展,开发者构建部署ML驱动应用。本仓库可免费使用且无每用户速率限制。
核心功能和特性
- 端到端ML平台:覆盖模型开发、训练到部署全流程
- 丰富生态系统:包含多样化工具、库及社区资源
- 开源免费:遵循开源协议,无使用限制
- 多架构支持:适配amd64和arm64架构
- 稳定基础:基于openEuler操作系统,保障运行稳定性
支持的标签及Dockerfile链接
镜像标签由TensorFlow版本和基础镜像版本组成,具体信息如下:
| 标签 | 说明 | 架构 |
|---|---|---|
| https://gitee.com/openeuler/openeuler-docker-images/blob/master/Others/tensorflow/2.19.0/24.03-lts-sp1/Dockerfile | TensorFlow 2.19.0 基于 openEuler 24.03-LTS-SP1 | amd64, arm64 |
使用方法和配置说明
拉取镜像
根据需求选择对应{Tag},执行以下命令拉取镜像:
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/openeuler/tensorflow:{Tag}
交互式shell运行
启动带交互式shell的容器以使用TensorFlow:
bashdocker run -it --rm docker.xuanyuan.run/openeuler/tensorflow:{Tag} bash
MNIST示例:TensorFlow入门
- 创建
mnist_example.py文件,内容如下:
pythonimport tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)
- 在终端运行该文件:
bashpython3 mnist_example.py
- 预期输出(实际数值可能略有差异):
Epoch 1/5 1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6s 3ms/step - accuracy: 0.8580 - loss: 0.4847 Epoch 2/5 1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9551 - loss: 0.1513 Epoch 3/5 1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9685 - loss: 0.1068 Epoch 4/5 1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9727 - loss: 0.0872 Epoch 5/5 1875/1875 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9773 - loss: 0.0716 313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 2ms/step - accuracy: 0.9718 - loss: 0.0870
问题与反馈
如有问题或需特殊功能,可在https://gitee.com/openeuler/openeuler-docker-images提交issue或pull request。
获取帮助
- https://gitee.com/openeuler/cloudnative
- https://gitee.com/openeuler/community
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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。
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