ubuntu tensorflow 镜像 下载

您可以通过以下命令下载 Ubuntu 上的 TensorFlow 镜像：

docker pull tensorflow/tensorflow

如果您希望使用 GPU 版本的 TensorFlow，可以使用以下命令：

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu

请注意，这些命令假定您已经安装了 Docker。如果您尚未安装 Docker，请先参考 Docker 的官方文档进行安装。

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。

ubuntu虚拟机docker容器拉取清华tensorflow镜像

在ubuntu虚拟机中，可以通过以下步骤拉取清华大学提供的tensorflow镜像：

1. 安装docker：在ubuntu虚拟机中打开终端，输入以下命令安装docker：

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

2. 启动docker服务：在终端输入以下命令启动docker服务：

sudo systemctl start docker

3. 拉取清华镜像：在终端输入以下命令拉取清华提供的tensorflow镜像：

sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:latest

4. 运行tensorflow容器：在终端输入以下命令运行tensorflow容器：

sudo docker run -it registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:latest

这样就可以在ubuntu虚拟机中运行tensorflow容器了。需要注意的是，如果在拉取镜像时出现网络问题，可以尝试使用其他的镜像源，比如阿里云、华为云等。