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dustynv/pytorch

带CUDA支持的PyTorch容器，适用于Jetson设备，支持PyTorch 1.9至2.3等多个版本，集成CUDA、cuDNN等必要依赖，用于深度学***模型开发、训练和推理。l4t-pytorch容器还包含torchvision和torchaudio。

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pytorch

容器 镜像 运行 构建

带CUDA支持的PyTorch容器，适用于Jetson设备。注意，l4t-pytorch容器也包含PyTorch、torchvision和torchaudio。

容器

`pytorch:2.0`
别名	`torch:2.0`
构建状态	![`pytorch-20_jp51`]([***]
要求	`L4T ['==35.*']`
依赖项	`build-essential` `cuda` `cudnn` `python` `numpy` `cmake` `onnx`
被依赖项	`torchaudio:2.0.1` `torchvision:0.15.1`
Dockerfile	`Dockerfile.pip`
镜像	`dustynv/pytorch:2.0-r35.2.1` `(2023-12-06, 5.4GB)` `dustynv/pytorch:2.0-r35.3.1` `(2023-12-14, 5.4GB)` `dustynv/pytorch:2.0-r35.4.1` `(2023-10-07, 5.4GB)`

`pytorch:2.1`
别名	`torch:2.1`
构建状态	![`pytorch-21_jp60`]([] ![`pytorch-21_jp51`]([]
要求	`L4T ['>=35']`
依赖项	`build-essential` `cuda` `cudnn` `python` `numpy` `cmake` `onnx`
被依赖项	`torchaudio:2.1.0` `torchvision:0.16.2`
Dockerfile	`Dockerfile.pip`
镜像	`dustynv/pytorch:2.1-r35.2.1` `(2023-12-11, 5.4GB)` `dustynv/pytorch:2.1-r35.3.1` `(2023-12-14, 5.4GB)` `dustynv/pytorch:2.1-r35.4.1` `(2023-11-05, 5.4GB)` `dustynv/pytorch:2.1-r36.2.0` `(2023-12-14, 7.2GB)`

`pytorch:2.2`
别名	`torch:2.2` `pytorch` `torch`
要求	`L4T ['>=35']`
依赖项	`build-essential` `cuda` `cudnn` `python` `numpy` `cmake` `onnx`
被依赖项	`audiocraft` `auto_awq:0.2.4` `auto_gptq:0.7.1` `awq:0.1.0` `bitsandbytes` `bitsandbytes:builder` `efficientvit` `exllama:0.0.14` `exllama:0.0.15` `faiss_lite` `flash-attention` `gptq-for-llama` `jetson-inference` `l4t-diffusion` `l4t-ml` `l4t-pytorch` `l4t-text-generation` `langchain` `langchain:samples` `llava` `local_llm` `minigpt4` `mlc:51fb0f4` `mlc:607dc5a` `nano_llm:24.4` `nano_llm:main` `nanodb` `nanoowl` `nanosam` `nemo` `openai-triton` `openai-triton:builder` `optimum` `raft` `sam` `stable-diffusion` `stable-diffusion-webui` `tam` `tensorrt_llm:0.10.dev0` `tensorrt_llm:0.10.dev0-builder` `tensorrt_llm:0.5` `tensorrt_llm:0.5-builder` `text-generation-inference` `text-generation-webui:1.7` `text-generation-webui:6a7cd01` `text-generation-webui:main` `torch2trt` `torch_tensorrt` `torchaudio:2.2.2` `torchvision:0.17.2` `transformers` `transformers:git` `transformers:nvgpt` `tvm` `whisper` `whisperx` `xformers` `xtts`
Dockerfile	`Dockerfile.pip`

`pytorch:2.3`
别名	`torch:2.3`
要求	`L4T ['==36.*']`
依赖项	`build-essential` `cuda` `cudnn` `python` `numpy` `cmake` `onnx`
被依赖项	`torchaudio:2.3.0`
Dockerfile	[`Dockerfile.pip`]([***]

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pytorch/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。

上次更新：25 天前

bitnami/pytorch

比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学习框架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。

上次更新：25 天前

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。

上次更新：9 天前

bitnamicharts/pytorch

Bitnami提供的PyTorch Helm chart，用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。

上次更新：25 天前

chainguard/pytorch

by Chainguard, Inc.

使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。

上次更新：9 天前

用户好评

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oldzhang

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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。"

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→

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