Deepo学习资料汇总 - 一站式深度学习环境搭建工具

Deepo简介

Deepo是一个开源的深度学习环境搭建工具,可以通过一个命令快速构建包含多种深度学习框架的Docker镜像。它的主要特点包括:

• 提供了一系列预构建的Docker镜像,包含常用的深度学习框架
• 支持GPU加速(包含CUDA和cuDNN)和CPU-only模式
• 可以在Linux、Windows和macOS上运行
• 允许用户自定义构建镜像,选择需要的框架

虽然该项目目前已经不再维护,但仍然是一个非常实用的深度学习环境搭建工具。

快速入门

GPU版本

1. 安装Docker和nvidia-docker

2. 从Docker Hub获取all-in-one镜像:

docker pull ufoym/deepo

3. 运行容器:

docker run --gpus all -it ufoym/deepo bash

CPU版本

1. 安装Docker

2. 获取CPU-only镜像:

docker pull ufoym/deepo:cpu

3. 运行容器:

docker run -it ufoym/deepo:cpu bash

自定义镜像

如果不想使用预构建的all-in-one镜像,可以自定义构建包含特定框架的镜像:

1. 克隆Deepo仓库:

git clone https://github.com/ufoym/deepo.git
cd deepo/generator

2. 生成自定义Dockerfile:

python generate.py Dockerfile pytorch tensorflow

3. 构建镜像:

docker build -t my/deepo .

支持的深度学习框架

Deepo支持以下常用的深度学习框架:

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• MXNet
• Caffe
• Theano
• CNTK
• Chainer
• Darknet

用户可以根据需要选择所需的框架进行安装。

更多资源

• Deepo GitHub仓库
• Deepo Docker Hub
• Deepo使用文档

虽然Deepo项目已经停止维护,但它仍然是一个非常实用的深度学习环境搭建工具。通过本文的介绍,相信读者可以快速上手使用Deepo,轻松搭建自己的深度学习环境。如果在使用过程中遇到问题,可以参考GitHub上的issues或向社区寻求帮助。

祝您使用愉快!🚀