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支持ROCm后端的Tensorflow
86 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：rocm仓库类型：镜像最近更新：13 天前
概述
本仓库托管支持ROCm后端的Tensorflow发布版Docker镜像。
支持的GPU型号
镜像可在以下GPU型号上运行：
- gfx900（Vega10-type GPU - MI25, Vega56, Vega64）
- gfx906（Vega20-type GPU - MI50, MI60）
- gfx908（MI100）
- gfx90a（MI200）
- gfx1030（Navi21）
环境配置
如需配置ROCm Docker环境，请参考以下安装指南： https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm-docker/blob/master/quick-start.md
镜像特性
- 带有
-dev标签的容器包含从源码重建tensorflow-rocm所需的所有依赖项。
使用方法（部署示例）
推荐部署命令
以下是启动TF2.5镜像的推荐命令：
-
创建
drun别名（包含必要的容器运行参数）：alias drun='sudo docker run -it --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size 16G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $HOME/dockerx:/dockerx' -
使用
drun运行镜像：drun rocm/tensorflow:latest
说明：
--device=/dev/kfd和--device=/dev/dri用于启用GPU设备访问；--shm-size 16G设置共享内存大小；-v $HOME/dockerx:/dockerx将主机目录挂载到容器内。
镜像基础信息
- ROCm 3.1及之后版本的镜像基于Ubuntu 18.04。
- 更早版本的镜像基于Ubuntu 16.04，除非镜像标签中另有说明。
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 rocm/tensorflow 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- tensorflow/tensorflow Docker 镜像说明（TensorFlow 机器学习框架，官方标准版本）
- nvidia/cuda Docker 镜像说明
- vllm/vllm-openai Docker 镜像说明
- pytorch/pytorch Docker 镜像说明
- dustynv/vllm Docker 镜像说明（高性能 LLM 推理服务）
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/rocm/tensorflow:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull rocm/tensorflow:<标签>
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