链接: docker hub地址. docker 各种各样的镜像都可以在docker 搜索到,每个镜像的作用,用法可以参考镜像的说明 搜索jupyter 拉取镜像 复制该命令在命令行中执行该 查看镜像并运行镜像 查看拉取的镜像 docker images 1. 2. # 运行镜像 IMAGE_ID 参考上图中的ID号 docker run -p 9000:8888
2)从docker registry server 中下拉image或repository(pull) 3)推送一个image或repository到registry(push) 4)从image启动一个container启动容器 5)将一个container固化为一个新的image(commit) 6)查看所有的容器 7)进入容器 8)开启/停止/重启container 9)删除一个或多个container、image(rm、rmi) 10)获取容器的输...
现在下载一个pytorch的镜像(在docker.hub中寻找) docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 显示以上画面表示下载成功 在镜像中创建一个容器 docker run -it pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel /bin/bash 可以看见,现在进入了容器的一个workspace目录里面了;@后面的0d10ba3b0aaf就是...
需要先编写Dockerfile文件: gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6是另一个自定义创建的镜像,安装的Python版本为3.6,pytorch版本为1.2,cuda版本为10.0;并且已经安装好了opencv和flask,以及其他一些常用库,比如numpy等等,该镜像做了许多精简,保证了搭建pytorch和flask服务所需的功能,文件并不很大。为了...
docker pull anibali/pytorch:1.13.0-cuda11.8-ubuntu22.04 准备深度学习项目 我们拿yolov5举例。 在Windwos上下载好yolov5项目代码,同时下载检查点模型。 准备好测试代码: import torch # Model model = torch.hub.load('.', 'custom', path='yolov5l.pt',source='local') ...
dockerhub的graphcore/pytorch-jupyter这个image怎么用 graphcore/pytorch-jupyter是一种基于PyTorch的Jupyter Notebook镜像。可以使用以下步骤在本地计算机上运行该镜像: 首先,确保已经安装了Docker。可以在终端中输入以下命令来检查Docker是否已经安装: docker --version ...
Github: https://github.com/cnstark/pytorch-docker Docker Hub: https://hub.docker.com/r/cnstark/pytorch Changelog 2023/07/10: Support for pytorch 2.0.1. 2023/05/04: Support for pytorch 2.0. Usage Preparation Docker Nvidia-docker (If a CUDA is required) Use pytorch docker As same as Py...
新建docker镜像主要有两种方式,一种是通过Dockerfile的方式来构建,由于笔者也是docker新手,并没有掌握这种镜像构建方式;第二是基于DockerHub上的开源镜像进行修改,构建适用于自己的镜像。以下仅介绍第二种方式。 以pytorch为例,使用docker search pytorch在DockerHub上搜索公开的镜像; docker search pytorch 在此,选用STAR...
DockerHub/Image Registry:人们可以发布公开(或私人)Docker 镜像的地方,用于促进合作与共享。 层(layer):对已有镜像的修改,由 Dockerfile 中的一个指令表示。层按次序应用到基础镜像上,以创建出最终的镜像。 本文将使用这些术语,如果你在阅读时忘记了,一定要回来查看!这些术语很容易混淆,尤其是在镜像和容器之间——...
Prebuilt images are available on Docker Hub under the name anibali/pytorch. For example, you can pull the CUDA 10.1 version with: $ docker pull anibali/pytorch:cuda-10.1 The table below lists software versions for each of the currently supported Docker image tags available for anibali/pytorch...