uvarc/pytorch
uvarc
PyTorch Docker镜像，包含预安装的Python科学计算和机器学习包，GPU兼容，适用于Rivanna用户，推荐使用x.y.z标签以获取完整功能。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：uvarc仓库类型：镜像最近更新：2 年前
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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PyTorch镜像文档
镜像概述和主要用途
本镜像是基于PyTorch的Docker镜像，集成了预安装的Python科学计算与机器学习相关包，专为Rivanna平台用户设计，支持GPU加速，可快速部署深度学习和机器学习任务。
标签说明
x.y.z：包含额外预安装的Python包（详见下文）。这是大多数Rivanna用户的推荐标签。x.y.z-<user>：为特定用户定制的容器。
所有标签均支持GPU。
核心功能和特性
- 预安装包：集成NumPy、SciPy、TorchVision、PyTorch Lightning等常用科学计算和机器学习库
- GPU支持：所有镜像均兼容GPU加速
- 便捷扩展：支持通过pip安装额外Python包
- 版本适配：针对不同PyTorch版本（1.6.0至1.12.0）提供对应依赖版本
使用场景和适用范围
适用于Rivanna平台用户进行深度学习模型训练、科学计算、数据分析等任务，尤其适合需要快速部署PyTorch环境的科研和开发工作。
使用方法和配置说明
在Rivanna上使用
-
加载singularity模块：
bashmodule load singularity -
拉取Docker镜像：
bashsingularity pull docker://uvarc/pytorch:x.y.z -
运行容器（启用GPU支持）：
bashsingularity run --nv pytorch_x.y.z.sif your_script.py
预安装Python包
| 包名 | 1.12.0 | 1.10.0 | 1.8.0/1 | 1.7.0 | 1.6.0 |
|---|---|---|---|---|---|
| Python | 3.9.13 | 3.8.12 | 3.7.3/3.8.8 | 3.7.3 | 3.7.3 |
| NumPy | 1.23.1 | 1.20.1 | 1.20.1 | 1.19.2 | 1.19.1 |
| SciPy | 1.8.1 | 1.6.1 | 1.6.1 | 1.5.3 | 1.5.2 |
| TorchVision | 0.13.0 | 0.11.1 | 0.9.0/1 | 0.8.1 | 0.7.0 |
| Torchaudio | 0.12.0 | 0.10.0 | 0.8.0/1 | 0.7.0 | 0.6.0 |
| PyTorch Lightning | 1.6.5+ | 1.5.3+ | 1.2.1+ | 1.0.3 | 0.8.5 |
| TorchText | 0.13.0 | 0.11.0 | 0.9.0/1 | 0.8.0 | 0.7.0 |
| BoTorch | 0.6.5 | 0.5.1 | 0.4.0 | 0.3.2 | 0.3.0 |
| Ignite | 1.1.0 | 1.1.0 | 1.1.0 | 1.1.0 | 0.4.1 |
| LightGBM | 2.3.1 | ||||
| Matplotlib | 3.5.2 | 3.5.0 | 3.3.4 | 3.3.2 | 3.3.0 |
| Seaborn | 0.11.2 | 0.11.2 | 0.11.1 | 0.11.0 | 0.10.1 |
| Pandas | 1.4.3 | 1.3.4 | 1.2.3 | 1.1.3 | 1.1.0 |
| Scikit-learn | 1.1.1 | 1.0.1 | 0.24.1 | 0.23.2 | 0.23.2 |
| Scikit-image | 0.19.3 | 0.18.3 | 0.18.1 | 0.17.2 | 0.17.2 |
| OpenSlide-Python | 1.2.0 | 1.1.2 | 1.1.2 | 1.1.2 | 1.1.1 |
| OpenCV | 4.6.0.66 | 4.5.4.60 | 4.5.1.48 | 4.4.0.44 | 4.3.0.36 |
安装更多包
如需安装额外Python包，使用以下命令：
bash/path/to/sif -m pip install --user <package>
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull uvarc/pytorch:<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。"