最新tensorflow:-jupyter镜像

最新的TensorFlow-Jupyter镜像是基于TensorFlow 2.5.0版本的，您可以通过以下命令来获取该镜像：

docker pull tensorflow/tensorflow:2.5.0-jupyter

这个镜像不仅包含了TensorFlow 2.5.0版本，还内置了Jupyter Notebook和一些常用的Python库，方便用户进行开发和调试。

相关问题

从ubuntu基础镜像开始制作一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像

以下是基于Ubuntu 18.04 LTS的Dockerfile示例，其中包含了JupyterLab和CUDA 10.0版本的TensorFlow。

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-runtime-ubuntu18.04

# 安装必要的软件包
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    curl \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装JupyterLab
RUN pip3 install jupyterlab

# 安装TensorFlow
RUN pip3 install tensorflow-gpu==1.15

# 设置JupyterLab
RUN jupyter lab --generate-config && \
    echo "c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.NotebookApp.token = ''" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.NotebookApp.password = ''" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 暴露端口
EXPOSE 8888

# 启动JupyterLab
CMD ["jupyter", "lab", "--allow-root"]

构建镜像：

docker build -t my-tensorflow-image .

启动容器：

docker run --gpus all -p 8888:8888 -v $(pwd):/app my-tensorflow-image

其中 `--gpus all` 表示使用所有GPU， `-p 8888:8888` 表示将主机的8888端口映射到容器的8888端口， `-v $(pwd):/app` 表示将主机当前目录挂载到容器的/app目录下。

在浏览器中访问 `http://localhost:8888` 即可进入JupyterLab。

基于ubuntu:22.04开始制作一个拥有jupyterlab的cuda版本的tensorflow镜像

步骤：

1. 准备工作

在ubuntu 22.04上安装docker和nvidia-docker。可以通过以下命令安装：

# 安装docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io

# 安装nvidia-docker
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

2. 基于ubuntu:22.04制作docker镜像

创建一个名为Dockerfile的文件，包含以下内容：

# 基于ubuntu:22.04创建镜像
FROM ubuntu:22.04

# 设置时区
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

# 安装cuda和cudnn
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    cuda \
    libcudnn8-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装python和jupyterlab
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3 \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip3 install jupyterlab

# 安装tensorflow
RUN pip3 install tensorflow-gpu

# 设置工作目录
WORKDIR /app

在Dockerfile所在目录下，执行以下命令来构建镜像：

docker build -t my_tensorflow .

3. 运行docker容器

在运行docker容器时，需要指定nvidia容器运行时，并将jupyterlab端口映射到主机端口。

docker run --gpus all -it -p 8888:8888 my_tensorflow jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root

说明：

- --gpus all：指定使用所有GPU。
- -it：交互式终端。
- -p 8888:8888：将容器内的8888端口映射到主机的8888端口。
- my_tensorflow：指定镜像名称。
- jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root：启动jupyterlab并指定参数。

启动容器后，在浏览器中访问http://localhost:8888，即可进入jupyterlab。