推荐配置
驱动 >=520.61.05
TensorFlow 2.10.0 + CUDA 11.2
生成经过验证的生产级 Dockerfile 配置
配置摘要
框架
TensorFlow 2.10.0
CUDA 版本
11.2
Python 支持
3.7, 3.8, 3.9, 3.10
最低驱动
>=520.61.05
说明: Windows 原生 GPU 支持的最后版本
安装命令
pip install tensorflow==2.10.0 TensorFlow 2.10.0 新特性
- 最后一个原生支持 Windows GPU 的版本
- 经典的 TensorFlow 2.x API
- 与旧系统的广泛兼容性
注意: 后续版本不再支持 Windows GPU
最佳用途
适用场景
- Windows 原生 GPU 开发
- Windows 遗留部署
- 需要 TF 2.10 兼容性的系统
CUDA 11.2 优势
- 旧 GPU 支持
- Windows 原生开发 (TF 2.10)
- 旧系统兼容性
限制: 仅限于较旧的 TensorFlow 版本
生成 Dockerfile
配置选项
本地 GPU 或 CPU 环境
Windows 原生 GPU 支持的最后版本
需要 NVIDIA 驱动版本 >=520.61.05
Dockerfile
1# syntax=docker/dockerfile:12# ^ Required for BuildKit cache mounts and advanced features34# Generated by DockerFit (https://tools.eastondev.com/docker)5# TENSORFLOW 2.10.0 + CUDA 11.2 | Python 3.116# Multi-stage build for optimized image size78# ==============================================================================9# Stage 1: Builder - Install dependencies and compile10# ==============================================================================11FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04 AS builder1213# Build arguments14ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive1516# Environment variables17ENV PYTHONUNBUFFERED=118ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=119ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.0;8.6"2021# Install Python 3.11 and build tools (native)22RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \23 python3.11 \24 python3.11-venv \25 python3.11-dev \26 build-essential \27 git28 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*2930# Create virtual environment31ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv32RUN python3.11 -m venv $VIRTUAL_ENV33ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"3435# Upgrade pip36RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel3738# Install TensorFlow with BuildKit cache39RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \40 pip install tensorflow==2.10.04142# Install project dependencies43COPY requirements.txt .44RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \45 pip install -r requirements.txt4647# ==============================================================================48# Stage 2: Runtime - Minimal production image49# ==============================================================================50FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 AS runtime5152# Labels53LABEL maintainer="Generated by DockerFit"54LABEL version="2.10.0"55LABEL description="TENSORFLOW 2.10.0 + CUDA 11.2"5657# Environment variables58ENV PYTHONUNBUFFERED=159ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=160ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all61ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility6263# Install runtime dependencies (native Python 3.11)64RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \65 python3.11 \66 libgomp167 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*6869# Create non-root user for security70ARG USERNAME=appuser71ARG USER_UID=100072ARG USER_GID=$USER_UID73RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \74 && useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME7576# Copy virtual environment from builder77COPY --from=builder --chown=$USERNAME:$USERNAME /opt/venv /opt/venv78ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv79ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"8081# Set working directory82WORKDIR /app8384# Copy application code85COPY --chown=$USERNAME:$USERNAME . .8687# Switch to non-root user88USER $USERNAME8990# Expose port91EXPOSE 80009293# Default command94CMD ["python", "main.py"]
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常见问题
需要什么版本的 NVIDIA 驱动?
TensorFlow 2.10.0 + CUDA 11.2 需要 NVIDIA 驱动版本 >=520.61.05 或更高。
运行 nvidia-smi 检查当前驱动版本。
如何安装支持 CUDA 的 TensorFlow?
TensorFlow 2.10.0 使用以下安装命令:
pip install tensorflow==2.10.0 从 TensorFlow 2.15+ 开始,CUDA 库通过 tensorflow[and-cuda] 打包。
如何验证容器中的 GPU 访问?
构建镜像后运行:
docker run --gpus all your-image python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
将显示可用的 GPU 设备列表。