面向英特尔 Python* 分发包的 Docker 映像

签署人: Robert S Cohn IDZSupport KS

已发布:09/13/2017   最后更新时间:12/10/2016

我们发布了面向英特尔 Python 的 Docker 映像。如欲获取映像,请访问Docker Hub,访问 GitHub 获取 Dockerfile。我们为 Python 2 和 Python 3 提供映像,映像分为核心配置和完整配置。核心配置包含 NumPy/Scipy 和关联组件,完整配置包含我们所有分发包。 如果您想自定义 Docker 映像,可以从我们发布的 Dockerfile 入手,也可以使用 Docker FROM 命令,将映像用作基础。

入门知识:

Docker 是一项热门的 Linux 容器技术,通过一个简单的命令行接口,支持服务和应用的部署与可重复性。 更多信息详见 Docker 官方网站,https://www.docker.com/

获取面向分发包的 Docker 映像:

请访问 Docker Hub 链接并使用 docker pull 命令获取所需的分发版本和配置。 

使用 Docker 映像:

可以通过几个选项使用这些 Docker 映像, 运行映像时,本机命令为用户提供用于运行分发包的 shell。 如欲使用 shell,执行以下命令:

docker run -it intelpython/intelpython3_core

如欲在启动时立即使用 Python,请执行以下命令:

docker run -it intelpython/intelpython3_core python

执行以下命令,便可利用一台 Jupyter 笔记本电脑:

docker run -p 8888:8888 intelpython/intelpython3_full jupyter notebook --ip='*' --port=8888 --no-browser

转至浏览器的http://localhost:8888,如果您正在使用 Docker 设备虚拟机,转至http://<DOCKER-MACHINE-IP>:8888,便可打开 Jupyter 笔记本电脑。

对于需要加载卷的任务,请参考 卷加载上的 Docker 文档。

产品和性能信息

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英特尔的编译器针对非英特尔微处理器的优化程度可能与英特尔微处理器相同(或不同)。这些优化包括 SSE2、SSE3 和 SSSE3 指令集和其他优化。对于在非英特尔制造的微处理器上进行的优化,英特尔不对相应的可用性、功能或有效性提供担保。该产品中依赖于微处理器的优化仅适用于英特尔微处理器。某些非特定于英特尔微架构的优化保留用于英特尔微处理器。关于此通知涵盖的特定指令集的更多信息,请参阅适用产品的用户指南和参考指南。

通知版本 #20110804