puzlcloud/tensorflow-2
puzlcloud
Tensorflow 2机器学习框架，包含多种Python运行时，供puzl.ee Kubernetes云服务使用。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：puzlcloud仓库类型：镜像最近更新：2 年前
tensorflow-2 Docker镜像
镜像概述和主要用途
Tensorflow 2机器学习框架Docker镜像，包含多种Python运行时环境。这是一个非root用户镜像，由Puzl Kubernetes云服务使用，基于https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow%E6%9E%84%E5%BB%BA%E3%80%82
核心功能和特性
支持的语言及解释器版本
- python3.10
- python3.11
已安装的软件包
操作系统级
- rclone
- conda
- openssh-server
- rsync
- cuda 11.8
Python级
- tensorflow-gpu 2.14.0
- jupyterlab 4.0.7
使用场景和适用范围
适用于机器学习模型开发、训练及部署场景，尤其适合需要利用GPU加速的Tensorflow 2项目。作为Puzl Kubernetes云服务的基础镜像，可无缝集成到Kubernetes集群环境中，支持JupyterLab交互式开发及远程访问。
使用方法和配置说明
基本运行示例
bashdocker run -it --rm puzl/tensorflow-2 python --version
启动JupyterLab
bashdocker run -p 8888:8888 -it --rm puzl/tensorflow-2 jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
Docker Compose配置示例
yamlversion: '3' services: tf2-notebook: image: puzl/tensorflow-2 ports: - "8888:8888" volumes: - ./notebooks:/home/user/notebooks command: jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --notebook-dir=/home/user/notebooks
注意事项
- 镜像默认使用非root用户运行，如需提升权限需在运行时指定
--user root - CUDA 11.8需宿主机支持NVIDIA GPU及对应驱动
- Conda环境可通过
conda env list查看已配置环境，使用conda activate <env>切换
环境变量配置
| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
PYTHONPATH | Python模块搜索路径 | /home/user/.local/lib/python3.x/site-packages |
JUPYTER_TOKEN | JupyterLab访问令牌 | 随机生成 |
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 tensorflow-2 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/puzlcloud/tensorflow-2:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull puzlcloud/tensorflow-2:<标签>
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