制作一个编译 Tensorflow 二进制文件的 Dockerfile 以使用:SSE4.1、SSE4.2 和 AVX 指令
Make a Dockerfile that compiles a Tensorflow binary to use: SSE4.1, SSE4.2 and AVX instructions
所以,docker 的一个目的是轻松部署环境来测试软件,对吧?谁能告诉我如何编译 Tensorflow 二进制文件以在 docker 文件上使用:SSE4.1、SSE4.2?任何人都可以指出一个 docker 文件吗?如果可能的话?
总结起来,两个问题:
- 是否可以有一个 docker 文件来编译 Tensorflow 二进制文件以供使用:SSE4.1、SSE4.2(和 GPU,我只找到了一个)
- 你能告诉我在哪里可以找到执行此操作的 docker 文件或好的教程吗?
"The purpose of this question is to avoid the following scenario: Where the host setup work but the docker set up doesn't work because Tensorflow was not compiled in a particular way." 喜欢下图
可以用作起点的此类 Docker 文件的工作示例是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker(有关详细信息,请参阅 README.md
)。
更准确地说,它是一组参数化的Docker个文件,构建从parameterized_docker_build.sh
开始。在 Docker 内成功编译 TensorFlow 的命令示例是:
export TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES
export TF_DOCKER_BUILD_TYPE=CPU
export TF_DOCKER_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON3
export TF_DOCKER_BUILD_DEVEL_BRANCH=master
tensorflow/tools/docker/parameterized_docker_build.sh
为了使用自定义标志构建 TensorFlow,使用 TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES
作为非开发 Docker 文件只是从服务器下载预编译的 Docker 二进制文件。
TensorFlow 团队最近才开始 build development Docker images with AVX。
上交所see this question. You can modify bazel command line in your local copy of https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/Dockerfile.devel.
PS。对于使用自定义选项的非开发 TensorFlow 构建,您可以查看 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/ci_build.
所以,docker 的一个目的是轻松部署环境来测试软件,对吧?谁能告诉我如何编译 Tensorflow 二进制文件以在 docker 文件上使用:SSE4.1、SSE4.2?任何人都可以指出一个 docker 文件吗?如果可能的话?
总结起来,两个问题:
- 是否可以有一个 docker 文件来编译 Tensorflow 二进制文件以供使用:SSE4.1、SSE4.2(和 GPU,我只找到了一个)
- 你能告诉我在哪里可以找到执行此操作的 docker 文件或好的教程吗?
"The purpose of this question is to avoid the following scenario: Where the host setup work but the docker set up doesn't work because Tensorflow was not compiled in a particular way." 喜欢下图
可以用作起点的此类 Docker 文件的工作示例是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker(有关详细信息,请参阅 README.md
)。
更准确地说,它是一组参数化的Docker个文件,构建从parameterized_docker_build.sh
开始。在 Docker 内成功编译 TensorFlow 的命令示例是:
export TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES
export TF_DOCKER_BUILD_TYPE=CPU
export TF_DOCKER_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON3
export TF_DOCKER_BUILD_DEVEL_BRANCH=master
tensorflow/tools/docker/parameterized_docker_build.sh
为了使用自定义标志构建 TensorFlow,使用 TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES
作为非开发 Docker 文件只是从服务器下载预编译的 Docker 二进制文件。
TensorFlow 团队最近才开始 build development Docker images with AVX。
上交所see this question. You can modify bazel command line in your local copy of https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/Dockerfile.devel.
PS。对于使用自定义选项的非开发 TensorFlow 构建,您可以查看 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/ci_build.