rocker/tensorflow
rocker
R语言机器学习与GPU计算镜像，基于rocker-versioned栈，包含TensorFlow、Keras等库，提供CPU（ml）和GPU（ml-gpu）版本，支持R命令行和RStudio环境，适用于R环境下的机器学习开发与计算任务。
4 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：rocker仓库类型：镜像最近更新：6 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。
Rocker机器学习镜像栈（R语言）
镜像概述
本镜像为R语言环境提供机器学习和GPU加速计算支持，基于rocker-versioned项目栈构建，包含完整的依赖链和常用机器学习库，适用于R语言开发者进行机器学习模型开发、深度学习研究及GPU加速计算任务。
依赖栈结构
-| rocker/tidyverse -| rocker/tensorflow -| rocker/ml -| rocker/cuda -| rocker/tensorflow-gpu -| rocker/ml-gpu -| rocker/cuda-dev
核心功能与特性
- 完整依赖链：基于rocker/tidyverse构建，继承R数据科学生态系统
- 机器学习库：集成TensorFlow、Keras等主流机器学习框架
- 双版本支持：提供CPU版本（rocker/ml）和GPU加速版本（rocker/ml-gpu）
- GPU支持：GPU版本包含Nvidia CUDA库，支持硬件加速计算
- 多交互方式：支持R命令行交互和RStudio Web界面访问
使用场景
- R语言机器学习模型开发与测试
- 深度学习任务（需使用GPU版本）
- 数据科学研究与教学环境搭建
- 可复现的机器学习工作流构建
使用方法
前提条件
- GPU版本（ml-gpu）需安装nvidia-docker运行时环境
快速启动
运行R命令行
bash# CPU版本 docker run --rm -ti docker.xuanyuan.run/rocker/ml R # GPU版本 nvidia-docker run --rm -ti rocker/ml-gpu R
启动RStudio实例
bash# CPU版本（访问 http://localhost:8787，用户名: rstudio，密码: 环境变量PASSWORD值） docker run -e PASSWORD=mu -p 8787:8787 docker.xuanyuan.run/rocker/ml # GPU版本 nvidia-docker run -e PASSWORD=mu -p 8787:8787 rocker/ml-gpu
版本说明
- GPU版本（ml-gpu）基于CUDA 9.0构建
- 镜像标签（如latest、3.5.2）跟踪R语言当前发行版本，与rocker-versioned项目版本策略保持一致
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 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/rocker/tensorflow:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull rocker/tensorflow:<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。"