Step 1: Install docker on your linux system (My linux is fedora)

https://docs.docker.com/engine/installation/linux/fedora/

Other linux systems Please refer to the official guide https://docs.docker.com/engine/installation/ for further information.

Step 2: You can use docker pull to download images first, or just launch a container with docker run:

root@hd:/home/hd# sudo docker pull paddledev/paddle:cpu-demo-latest
cpu-demo-latest: Pulling from paddledev/paddle
862a3e9af0ae: Pull complete
6498e51874bf: Pull complete
159ebdd1959b: Pull complete
0fdbedd3771a: Pull complete
7a1f7116d1e3: Pull complete
cf3b261b873d: Pull complete
a45605e2b3be: Pull complete
Digest: sha256:89a590a9906fd2c6e789190f6df45f22c7fe5f8805a96ec74b9456a519d09151
Status: Downloaded newer image for paddledev/paddle:cpu-demo-latest
root@hd:/home/hd# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
paddledev/paddle cpu-demo-latest b92f6d4594c8 5 hours ago 1.978 GB
hello-world latest ff1fef95caaa 10 weeks ago 1.848 kB
root@hd:/home/hd# sudo docker run -it paddledev/paddle:cpu-demo-latest
root@ea0f7a52f0da:/# ls
bin dev home lib64 mnt proc run srv tmp var
boot etc lib media opt root sbin sys usr
root@ea0f7a52f0da:/#

Note: there exists a error in the Chinese guide provided by Badu.(http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/install/docker_install.html)

$ docker run -it paddledev/paddlepaddle:latest-cpu

should be replaced by

$ docker run -it paddledev/paddle:cpu-latest

You can also choose other paddlepaddle images, Baidu provide six docker images

  • paddledev/paddle:cpu-latest: PaddlePaddle CPU binary image.
  • paddledev/paddle:gpu-latest: PaddlePaddle GPU binary image.
  • paddledev/paddle:cpu-devel-latest: PaddlePaddle CPU binary image plus source code.
  • paddledev/paddle:gpu-devel-latest: PaddlePaddle GPU binary image plus source code.
  • paddledev/paddle:cpu-demo-latest: PaddlePaddle CPU binary image plus source code and demo
  • paddledev/paddle:gpu-demo-latest: PaddlePaddle GPU binary image plus source code and demo

Tags with latest will be replaced by a released version.

Install PaddlePaddle (Parallel Distributed Deep Learning)的更多相关文章

  1. (转)分布式深度学习系统构建 简介 Distributed Deep Learning

    HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part ...

  2. 英特尔深度学习框架BigDL——a distributed deep learning library for Apache Spark

    BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark What is BigDL? BigDL is a distributed deep learning ...

  3. Distributed Deep Learning

    安利一下刘铁岩老师的<分布式机器学习>这本书 以及一个大神的blog: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29032307 https://zhuanlan.zhi ...

  4. CoRR 2018 | Horovod: Fast and Easy Distributed Deep Learning in Tensorflow

    将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题:(1)训练框架必须支持GPU间的通信,(2)用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练.为了克服这些问题,本文提出了Horovod,它通过 ...

  5. NeurIPS 2017 | TernGrad: Ternary Gradients to Reduce Communication in Distributed Deep Learning

    在深度神经网络的分布式训练中,梯度和参数同步时的网络开销是一个瓶颈.本文提出了一个名为TernGrad梯度量化的方法,通过将梯度三值化为\({-1, 0, 1}\)来减少通信量.此外,本文还使用逐层三 ...

  6. (转) Awesome Deep Learning

    Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutori ...

  7. 【深度学习Deep Learning】资料大全

    最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron C ...

  8. 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

    <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.D ...

  9. 机器学习(Machine Learning)&深入学习(Deep Learning)资料

    <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林. ...

随机推荐

  1. DuiLib学习笔记3——颜色探究

    在前面两篇日志已经能使用xml了.今天准备好好的折腾一番,结果在颜色上却掉坑里了. 起初我在ps里取颜色为0104ff 这里01为R,04为G,ff为B 在控件的属性里有这样一个属性bkcolor=& ...

  2. 从零开始学Linux[一]:基本命令:系统信息、目录、文件、文件编辑

    摘要:linux基础学习:系统信息.目录.文件查找.文件操作.查看文件内容及大小.软链接.VIM使用. 现在Linux的使用非常普遍.对于一个小白来说,满屏幕的字母,看起来就是一头雾水~   目前由于 ...

  3. paper 110:凸优化和非凸优化

    数学中最优化问题的一般表述是求取,使,其中是n维向量,是的可行域,是上的实值函数.凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题. 其中,是 凸 ...

  4. Qt之多窗口切换

    在新建对象(下一页面)的时候,把自身的this指针带进去,然后把自身hide(),隐藏起来,在(下一页面中)要回退的时候只需通过: 1. parentWidget()->show(); //显示 ...

  5. 用C++实现的SDK跨平台心得体会

    C/C++的跨平台特性相比于Java更加原生(Java是一次编译到处运行,而C/C ++则需要拿着源码重新编译一遍),实现一个C/C++跨平台程序一般有几点做法: 1.使用Qt 2.使用ANSI C/ ...

  6. python的一些图像操作

    from PIL import ImageGrabim = ImageGrab.grab()im.save("f:\\T.jpg",'jpeg')   直接用pyCharm安装PI ...

  7. wcf服务与web发布时无法访问 几种解决办法

    1   如果wcf服务与web发布在同一iis目录下,没有跨域的问题   但发布前要修改 ServiceReferences.ClientConfig 把wcf服务地址改为你发布后的iis的ip地址( ...

  8. [selector1][selector2][selectorN]

    复合属性选择器,需要同时满足多个条件时使用. 描述: 找到所有含有 id 属性,并且它的 name 属性是以 man 结尾的 HTML 代码: <input id="man-news& ...

  9. PetaPoco入门(一)

    1. ORM概括 1.1. ORM简介 ORM 对象-关系映射(Object/Relation Mapping,简称ORM),是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的.面向对象的开发方法是当今企业级应 ...

  10. CSS 高级语法 ---- 继承和选择器的分组

    1. 选择器的分组 —————————————————————————   可以对选择器进行分组,被分组的选择器享用共同的声明.   h1,h2,h3,h4,h5,h6 { color: green; ...