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:1
2# ^ Required for BuildKit cache mounts and advanced features
3
4# Generated by DockerFit (https://tools.eastondev.com/docker)
5# TENSORFLOW 2.10.0 + CUDA 11.2 | Python 3.11
6# Multi-stage build for optimized image size
7
8# ==============================================================================
9# Stage 1: Builder - Install dependencies and compile
10# ==============================================================================
11FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04 AS builder
12
13# Build arguments
14ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
15
16# Environment variables
17ENV PYTHONUNBUFFERED=1
18ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
19ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.0;8.6"
20
21# 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 git
28 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
29
30# Create virtual environment
31ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
32RUN python3.11 -m venv $VIRTUAL_ENV
33ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
34
35# Upgrade pip
36RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
37
38# Install TensorFlow with BuildKit cache
39RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
40 pip install tensorflow==2.10.0
41
42# Install project dependencies
43COPY requirements.txt .
44RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
45 pip install -r requirements.txt
46
47# ==============================================================================
48# Stage 2: Runtime - Minimal production image
49# ==============================================================================
50FROM nvidia/cuda:11.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 AS runtime
51
52# Labels
53LABEL maintainer="Generated by DockerFit"
54LABEL version="2.10.0"
55LABEL description="TENSORFLOW 2.10.0 + CUDA 11.2"
56
57# Environment variables
58ENV PYTHONUNBUFFERED=1
59ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
60ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
61ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
62
63# Install runtime dependencies (native Python 3.11)
64RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
65 python3.11 \
66 libgomp1
67 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
68
69# Create non-root user for security
70ARG USERNAME=appuser
71ARG USER_UID=1000
72ARG USER_GID=$USER_UID
73RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \
74 && useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME
75
76# Copy virtual environment from builder
77COPY --from=builder --chown=$USERNAME:$USERNAME /opt/venv /opt/venv
78ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
79ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
80
81# Set working directory
82WORKDIR /app
83
84# Copy application code
85COPY --chown=$USERNAME:$USERNAME . .
86
87# Switch to non-root user
88USER $USERNAME
89
90# Expose port
91EXPOSE 8000
92
93# Default command
94CMD ["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。