相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes

敬请多多关注哈~~~

All in one docker

如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境。下面是一个可以参考的 All in one docker 环境。几乎包含了所有的流行的深度学习框架,并且分别有CPU版本和GPU版本,与虚拟机不同的是,Docker几乎没有性能损失,因此你可以放心的使用它。需要注意的是,GPU版本的Docker只能在Linux系统上运行。

包含的框架及系统依赖

  • Ubuntu 14.04
  • CUDA 7.5 (GPU version only)
  • cuDNN v4 (GPU version only)
  • Tensorflow
  • Caffe
  • Theano
  • Keras
  • Lasagne
  • Torch (includes nn, cutorch, cunn and cuDNN bindings)
  • iPython/Jupyter Notebook (including iTorch kernel)
  • Numpy, SciPy, Pandas, Scikit Learn, Matplotlib
  • A few common libraries used for deep learning

build

CPU version

docker pull floydhub/dl-docker:cpu

RUN

CPU Version

docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:cpu bash

GPU Version

nvidia-docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006 -v /sharedfolder:/root/sharedfolder floydhub/dl-docker:gpu bash

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