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那么，docker 的优势之一就是可以轻松地部署一个环境来测试软件，对吧？谁能告诉我如何编译一个 Tensorflow 二进制文件以使用：SSE4.1、SSE4.2 on a docker 文件？任何人都可以指出我这样做的 docker 文件吗？如果有可能吗？

总结一下，有两个问题：

  • 是否有可能有一个 docker 文件来编译 Tensorflow 二进制文件以使用：SSE4.1、SSE4.2（和 GPU，我只找到了其中一个）
  • 你能告诉我在哪里可以找到一个可以做到这一点的 docker 文件或一个好的教程吗？

“这个问题的目的是避免以下情况：主机设置工作但 docker 设置不起作用，因为 Tensorflow 没有以特定方式编译。” 就像下图一样。在此处输入图像描述

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可以用作起点的此类 Dockerfile 的工作示例如下：https ://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker （详见README.md）。

更准确地说，它是一组参数化的 Docker 文件，构建以parameterized_docker_build.sh. 在 Docker 中成功编译 TensorFlow 的命令示例如下：

export TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES
export TF_DOCKER_BUILD_TYPE=CPU
export TF_DOCKER_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON3
export TF_DOCKER_BUILD_DEVEL_BRANCH=master
tensorflow/tools/docker/parameterized_docker_build.sh

为了使用自定义标志构建 TensorFlow，将TF_DOCKER_BUILD_IS_DEVEL=YES其用作非开发 Docker 文件，只需从服务器下载预编译的 Docker 二进制文件。

TensorFlow 团队最近刚刚开始使用 AVX 构建开发 Docker 镜像。

对于 SSE，请参阅此问题。您可以在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/Dockerfile.devel的本地副本中修改 bazel 命令行。

PS。对于使用自定义选项的非开发 TensorFlow 构建，您可以查看https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/ci_build。

于 2018-05-13T17:59:22.983 回答