Docker tensorflow-gpu映像仅适用于cpu

Docker tensorflow-gpu映像是一种专为在Docker容器中运行基于TensorFlow的GPU加速应用程序而设计的映像。它提供了在CPU上无法达到的高性能计算能力，使得深度学习等计算密集型任务能够更快地完成。

优势：

1. GPU加速：与CPU相比，使用GPU进行计算可以显著提高深度学习等任务的训练和推理速度。
2. 灵活性：Docker容器可以在各种操作系统和硬件平台上运行，使得tensorflow-gpu映像具有更高的可移植性和跨平台性。
3. 隔离性：使用Docker容器可以将tensorflow-gpu环境与宿主机环境隔离开来，避免因环境冲突而导致的问题，同时便于快速部署和管理。

应用场景：

1. 深度学习模型训练：由于深度学习的计算需求较高，使用tensorflow-gpu映像可以加速模型的训练过程。
2. 图像和视频处理：基于TensorFlow的图像和视频处理应用程序可以利用tensorflow-gpu映像的高性能计算能力，提供更快速和高质量的图像处理结果。
3. 科学计算：许多科学计算应用都需要大量的计算资源，使用tensorflow-gpu映像可以加速这些计算任务的执行。

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