Deepo：几乎包含所有主流深度学习框架的Docker镜像

原文：Deepo
作者：Ming
Deepo是一个几乎包含所有流行深度学习框架的Docker映像，拥有一个完整的可复制的深度学习研究环境。它涵盖了当前最流行的深度学习框架：
theano,tensorflow,sonnet,pytorch,keras,lasagne,mxnet,cntk,chainer,caffe,torch。

快速启动

安装

步骤1:安装Docker和nvidia-docker。
步骤2:获得Deepo镜像。

你可以直接从Docker Hub下载镜像，或者自己构建镜像。

选项1:从Docker Hub获得镜像(建议)

docker pull ufoym/deepo

选项2:在本地构建Docker镜像

git clone https://github.com/ufoym/deepo.git
cd deepo && docker build -t ufoym/deepo .

请注意，这可能需要几个小时，因为它从头开始编译了一些库。
用法

现在你可以试试这个命令:

nvidia-docker run --rm ufoym/deepo nvidia-smi

这是能够运行的，并且使Deepo能够在docker容器内使用GPU。如果这个方法不起作用，可以搜索nvidia-docker GitHub上的问题——这上面已经有许多解决方案。将一个交互式shell放入一个容器，该容器不会在你退出之后自动删除。

nvidia-docker run -it ufoym/deepo bash

如果你想要在本地(你的机器或VM)和Deepo容器之间进行共享数据和配置，请使用-v。

vidia-docker run -it -v /host/data:/data -v /host/config:/config ufoym/deepo bash

现在，请开始你的Deepo之旅吧！

tensorflow

$ python

import tensorflow
print(tensorflow.name, tensorflow.version)
tensorflow 1.3.0

onnet

$ python

import sonnet
print(sonnet.name, sonnet.path)
sonnet [‘/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sonnet’]

pytorch

$ python

import torch
print(torch.name, torch.version)
torch 0.2.0_3

keras

$ python

import keras
print(keras.name, keras.version)
keras 2.0.8

mxnet

$ python

import mxnet
print(mxnet.name, mxnet.version)
mxnet 0.11.0

cntk

$ python

import cntk
print(cntk.name, cntk.version)
cntk 2.2

chainer

$ python

import chainer
print(chainer.name, chainer.version)
chainer 3.0.0

theano

$ python

import theano
print(theano.name, theano.version)
theano 0.10.0beta4+14.gb6e3768

lasagne

$ python

import lasagne
print(lasagne.name, lasagne.version)
lasagne 0.2.dev1

caffe

$ python

import caffe
print(caffe.name, caffe.version)
caffe 1.0.0
$ caffe –version
caffe version 1.0.0

torch

$ th
│ _ _ | Torch7
│ /_ / __/ / | Scientific computing for Lua.
│ / / / _ \/ / / _ \ | Type ? for help
│ // __// _//// | https://github.com/torch
│ | http://torch.ch
│
│th>

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软件许可

Deepo有MIT许可证。

备注：深度学习NV推荐的电脑配置
https://developer.nvidia.com/devbox