pytorch官方镜像

PyTorch 官方提供了多个基于不同操作系统和版本的官方镜像。你可以在 Docker Hub 上找到这些官方镜像。

以下是 PyTorch 官方镜像的一些示例：

- PyTorch 官方 CPU 镜像：

docker pull pytorch/pytorch

- PyTorch 官方 GPU 镜像：

docker pull pytorch/pytorch:latest

- 特定版本的 PyTorch 官方镜像，例如 PyTorch 1.9.0：

docker pull pytorch/pytorch:1.9.0

请注意，PyTorch 官方镜像提供了各种不同的变体和标签，以适应不同的需求。你可以根据自己的需求选择合适的镜像。同时，确保在运行以上命令之前已安装 Docker 并成功运行 Docker 服务。

相关问题

pytorch清华镜像源

PyTorch清华镜像源是指在安装PyTorch时，使用清华大学提供的镜像源来加速下载和安装的过程。使用清华镜像源可以避免从官方源下载时的网络延迟和慢速。引用中提到了使用清华镜像源下载PyTorch的命令，可以通过以下命令使用清华镜像源来安装PyTorch:

pip install torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

引用中也提到了在Jupyter Notebook中修改kernel以及使用清华镜像源来搭建PyTorch环境。而引用中给出了使用conda命令添加清华源的步骤，包括添加清华源的pytorch和设置show_channel_urls参数。

因此，通过上述引用内容可知，PyTorch清华镜像源是指使用清华大学提供的镜像源来加速下载和安装PyTorch的过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

pytorch1.5.1镜像

要搜索PyTorch 1.5.1的镜像，你可以使用以下命令：

docker search pytorch:1.5.1

这将在Docker Hub或其他配置的镜像仓库中搜索与PyTorch 1.5.1版本相关的镜像。搜索结果会显示匹配的镜像及其相关信息。

如果你想使用某个特定的镜像，可以使用`docker pull`命令来下载该镜像。例如，要下载PyTorch 1.5.1的官方镜像，可以执行以下命令：

docker pull pytorch/pytorch:1.5.1-cuda10.1-cudnn7-runtime

这将下载PyTorch 1.5.1与CUDA 10.1和cuDNN 7兼容的官方运行时镜像。你可以根据自己的需求选择合适的PyTorch镜像进行使用。