如何提取安装了特定库版本的Docker映像？

我有一个过时的神经网络训练Python 2.7脚本，它在tensorflow 1.4的基础上使用keras 2.1；我希望它能在我的nVidia GPU上得到训练；我已经在Linux上安装了CUDA SDK 10.2。我认为Docker Hub正是用于发布冻结的软件包的，但似乎没有办法找到包含特定软件集的容器。

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我知道docker>=19.3具有本机gpu支持，并且nvidia docker实用程序具有cuda不可知层；但问题是，我无法安装所需版本的keras gpu和tensorflow gpu，找不到控制盘，并且此遗留脚本无法与其他版本一起使用。

您从何处获得Docker Hub承载具有所有可能库组合的图像的想法

如果找不到适合自己的映像，只需构建自己的映像。

1）如果可以构建，为什么我需要将软件堆栈封装起来？2） 正如我已经说过的，我找不到tf-gpu1.4 wheel，也无法使用常规方法（如conda install）沿keras-gpu2.1安装它。3）所有这些似乎都与cuda10.21不兼容。为了避免在主机上安装LIB，避免与其他项目发生冲突，并确保可重用性，您将其容器化。2） 3）如果没有Docker就做不到，那么Docker也做不到。1）但为了建立自己的Docker映像，我必须在主机上安装libs；2） 使用venv很容易解决冲突；3） 如果这在2014年是可能的，那么在2020年也是可能的，因为cuda不可知的gpu驱动器1）不，你没有。您只需将适当的

RUN

语句添加到Dockerfile中，程序包仅包含在图像中。2） 是的，在Python的例子中有多种避免冲突的方法，Docker只是其中之一。3） 理论上是的，但是如果旧版本的libs在回购协议中没有可用的logner。。。