返回 DockerFit
推荐配置 驱动 >=555.42.06

TensorFlow 2.20.0 + CUDA 12.5

生成经过验证的生产级 Dockerfile 配置

配置摘要

框架
TensorFlow 2.20.0
CUDA 版本
12.5
Python 支持
3.10, 3.11, 3.12
最低驱动
>=555.42.06

说明: 2025推荐，pip CUDA包避免镜像冗余，cuDNN 9.3

安装命令
pip install tensorflow[and-cuda]==2.20.0

TensorFlow 2.20.0 新特性

  • 2025年最新版本，支持 CUDA 12.8
  • 增强的 JAX 集成用于 XLA 加速
  • 针对 Blackwell 和 Hopper GPU 的性能优化
  • Keras 3.x API 优化和改进
  • cuDNN 9.x 带来更好的内存效率

需要 CUDA 12.5+ 和驱动 555+

最佳用途

适用场景

  • Blackwell/Hopper GPU 部署，追求极致性能
  • JAX 加速的 XLA 编译工作流
  • 使用 Python 3.12 的现代 Ubuntu 24.04 环境
  • 需要最新 TensorFlow 特性的生产系统

CUDA 12.5 优势

  • 最新 TensorFlow + 最新 CUDA 特性
  • H100 和 Ada Lovelace GPU
  • 最大化 XLA 编译性能

生成 Dockerfile

配置选项

本地 GPU 或 CPU 环境

2025推荐，pip CUDA包避免镜像冗余，cuDNN 9.3

需要 NVIDIA 驱动版本 >=555.42.06
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 2.20.0 + CUDA 12.5 | Python 3.11
6# Multi-stage build for optimized image size
7 
8# ==============================================================================
9# Stage 1: Builder - Install dependencies and compile
10# ==============================================================================
11FROM python:3.10-slim-bookworm AS builder
12 
13# Build arguments
14ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
15 
16# Environment variables
17ENV PYTHONUNBUFFERED=1
18ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
19 
20# Create virtual environment
21ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
22RUN python -m venv $VIRTUAL_ENV
23ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
24 
25# Upgrade pip
26RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
27 
28# Install TensorFlow with pip CUDA packages (no system CUDA needed)
29# This installs CUDA/cuDNN via pip, avoiding dual CUDA dependency
30RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
31    pip install tensorflow[and-cuda]==2.20.0
32 
33# Install project dependencies
34COPY requirements.txt .
35RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
36    pip install -r requirements.txt
37 
38# ==============================================================================
39# Stage 2: Runtime - Minimal production image
40# ==============================================================================
41FROM python:3.10-slim-bookworm AS runtime
42 
43# Labels
44LABEL maintainer="Generated by DockerFit"
45LABEL version="2.20.0"
46LABEL description="TENSORFLOW 2.20.0 + CUDA 12.5"
47 
48# Environment variables
49ENV PYTHONUNBUFFERED=1
50ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
51ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
52ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
53 
54# Create non-root user for security
55ARG USERNAME=appuser
56ARG USER_UID=1000
57ARG USER_GID=$USER_UID
58RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \
59    && useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME
60 
61# Copy virtual environment from builder
62COPY --from=builder --chown=$USERNAME:$USERNAME /opt/venv /opt/venv
63ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
64ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
65 
66# Set working directory
67WORKDIR /app
68 
69# Copy application code
70COPY --chown=$USERNAME:$USERNAME . .
71 
72# Switch to non-root user
73USER $USERNAME
74 
75# Expose port
76EXPOSE 8000
77 
78# Default command
79CMD ["python", "main.py"]
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常见问题

需要什么版本的 NVIDIA 驱动?

TensorFlow 2.20.0 + CUDA 12.5 需要 NVIDIA 驱动版本 >=555.42.06 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 2.20.0 使用以下安装命令:

pip install tensorflow[and-cuda]==2.20.0

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。