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比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学***框架PyTorch量身打造的预配置、安全加固型容器镜像,集成经过严格测试的依赖组件,具备漏洞扫描、合规性检查及持续更新机制,可有效保障开发环境安全,简化从模型训练到部署的全流程,适用于科研机构、企业开发者在AI项目中快速构建稳定、安全的PyTorch运行环境。
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pytorch 镜像详细说明

pytorch 使用指南

pytorch 配置说明

pytorch 官方文档

Bitnami PyTorch 包介绍

什么是 PyTorch?

PyTorch 是一个深度学***平台,可加速从研究原型到生产部署的流程。Bitnami 镜像包含 Torchvision,提供特定的计算机视觉支持。

PyTorch ***概述
商标说明:本软件列表由 Bitnami 打包。所提及的相关商标归各自公司所有,使用此类商标不暗示任何关联或认可。

快速启动

console
docker run -it --name pytorch bitnami/pytorch

这是由 Bitnami 构建和维护的硬化、最小化 CVE(常见漏洞和暴露)镜像。Bitnami 安全镜像基于云优化、安全硬化的企业级 Photon Linux 操作系统。选择 Bitnami 安全镜像的理由包括:

  • 主流开源软件的硬化安全镜像,近零漏洞
  • 结合漏洞利用交换声明(VEX Statements)、已知被利用漏洞(KEV)和利用预测评分系统(EPSS Scores)的漏洞分类与优先级划分
  • 聚焦合规性,支持 FIPS、STIG 和离线部署选项,包含安全物料清单(SBOM)
  • 通过 in-toto 实现软件供应链来源证明
  • 对社区热门 Helm 图表的一流支持

每个镜像均附带详细安全元数据,可在 Bitnami 公共目录 中查看。注:部分数据需 Bitnami 安全镜像商业订阅 权限。

如需基于 Debian Linux 的旧版镜像,可参考 Bitnami Legacy 仓库。

为什么使用非 root 容器?

非 root 容器镜像增加了额外安全层,通常推荐用于生产环境。但由于以非 root 用户运行,特权任务通常受限。更多关于非 root 容器的信息可参考 Bitnami 文档。

支持的标签及对应 Dockerfile 链接

Bitnami 标签政策及滚动标签与不可变标签的区别,可参考 ***文档。

不同标签的对应关系可通过分支文件夹中的 tags-info.yaml 文件查看,例如 bitnami/ASSET/BRANCH/DISTRO/tags-info.yaml。

可通过关注 bitnami/containers GitHub 仓库 订阅项目更新。

获取镜像

获取 Bitnami PyTorch Docker 镜像的推荐方式是从 Docker Hub 仓库 拉取预构建镜像:

console
docker pull bitnami/pytorch:latest

如需指定版本,可拉取带版本标签的镜像。可在 Docker Hub 仓库 查看所有可用版本:

console
docker pull bitnami/pytorch:[TAG]  # 将 [TAG] 替换为具体版本号

如需手动构建镜像,可克隆仓库、进入 Dockerfile 所在目录并执行 docker build 命令(需替换以下命令中的 APP、VERSION 和 OPERATING-SYSTEM 占位符):

console
git clone [***] bitnami/APP/VERSION/OPERATING-SYSTEM
docker build -t bitnami/APP:latest .

进入 REPL

默认情况下,运行此镜像会直接进入 Python REPL,可在此交互式测试和使用 PyTorch:

console
docker run -it --name pytorch bitnami/pytorch

配置

运行 PyTorch 应用

PyTorch 镜像的默认工作目录为 /app。可将主机中的应用文件夹挂载至此目录,通过 python 命令运行脚本:

console
docker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \
  python script.py  # 将 /path/to/app 替换为主机应用目录,script.py 替换为脚本名

运行带依赖的 PyTorch 应用

若应用通过 requirements.txt 定义依赖,可先安装依赖再运行:

console
docker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \
  sh -c "conda install -y --file requirements.txt && python script.py"

延伸阅读:

  • PyTorch ***文档
  • Conda ***文档

Bitnami 安全镜像的 FIPS 配置

Bitnami 安全镜像 中的 PyTorch 镜像支持 FIPS 功能配置,可通过以下环境变量设置:

  • OPENSSL_FIPS:控制 OpenSSL 是否启用 FIPS 模式,可选值 yes(默认)或 no。

维护

升级镜像

Bitnami 会及时更新 PyTorch 版本(含安全补丁),建议按以下步骤升级容器:

步骤 1:获取更新镜像

console
docker pull bitnami/pytorch:latest

(若使用 Docker Compose,将 image 属性值更新为 bitnami/pytorch:latest)

步骤 2:移除当前运行容器

console
docker rm -v pytorch

(或使用 Docker Compose:docker-compose rm -v pytorch)

步骤 3:运行新镜像

console
docker run --name pytorch bitnami/pytorch:latest

(或使用 Docker Compose:docker-compose up pytorch)

显著变更

1.9.0-debian-10-r3 版本

此版本移除 miniconda,改用 pip 管理依赖。优化后容器体积更小,安全风险更低。基于此镜像扩展功能时,需将 conda 命令替换为 pip 命令。

使用 docker-compose.yaml 注意事项

请注意,此文件未经过内部测试,建议仅用于开发或测试环境。生产环境部署推荐使用配套的 Bitnami Helm 图表。

若发现 docker-compose.yaml 文件问题,可按 贡献指南 报告或提交修复。

贡献

欢迎为该 Docker 镜像贡献代码。可通过 创建 issue 提出新功能需求,或 提交 pull request 贡献代码。

问题反馈

若运行容器时遇到问题,可 提交 issue。为确保高效支持,请按模板填写必要信息。

许可证

版权所有 © 2025 Broadcom。“Broadcom” 指 Broadcom Inc. 及其子公司。

根据 Apache 许可证 2.0 版(“许可证”)授权;除非遵守许可证,否则不得使用本文件。可在以下地址获取许可证副本:

<[***]>

除非适用***要求或书面同意,否则按“原样”分发软件,不提供任何明示或暗示的担保或条件。详见许可证以了解具体权限和限制。

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pytorch/pytorch
by pytorch
PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架,凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性,广泛应用于学术研究与工业开发,支持从快速原型设计到大规模部署的全流程,深度融合Python数据科学生态,为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。
154910M+ pulls
上次更新:23 天前
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rocm/pytorch
by AMD
认证
基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境,集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台,支持AMD GPU硬件加速,无需手动配置驱动及库依赖,可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署,有效简化环境搭建流程,确保跨平台一致性,适用于科研机构、工业界等多种场景,助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。
111500K+ pulls
上次更新:7 天前
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bitnamicharts/pytorch
by VMware
认证
Bitnami提供的PyTorch Helm chart,用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。
100K+ pulls
上次更新:23 天前
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chainguard/pytorch
by Chainguard, Inc.
认证
使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。
10K+ pulls
上次更新:7 天前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

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登录仓库拉取

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Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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