Estoy buscando una manera de configurar o modificar una imagen de Docker existente para instalar tensorflow que la instalará de manera que las instrucciones SSE4, AVX, AVX2 y FMA se puedan utilizar para acelerar la CPU. Hasta ahora he encontrado cómo instalar desde la fuente usando bazel Cómo compilar Tensorflow... y las instrucciones de la CPU no compiladas... . Ninguno de estos explica cómo hacer esto dentro de Docker. Entonces, creo que lo que estoy buscando es lo que necesita agregar a una imagen acoplable existente que se instala sin estas opciones para que pueda obtener una versión compilada de tensorflow con las opciones de CPU habilitadas. Las imágenes acoplables existentes no hacen esto porque quieren que la imagen se ejecute en tantas máquinas como sea posible. Estoy usando Ubuntu 14.04 en una PC con Linux. Soy nuevo en la ventana acoplable, pero instalé tensorflow y lo tengo funcionando sin recibir las advertencias de la CPU que recibo cuando uso las imágenes de la ventana acoplable. Puede que no necesite esto para la velocidad, pero he visto publicaciones que afirman que la aceleración puede ser significativa. Busqué imágenes acoplables existentes que hacen esto y no pude encontrar nada. Necesito que esto funcione con gpu, por lo que debe ser compatible con nvidia-docker.

Acabo de encontrar este soporte de docker para bazel y podría proporcionar una respuesta, sin embargo, no lo entiendo lo suficientemente bien como para estar seguro. Creo que esto quiere decir que no puedes construir tensorflow con bazel dentro de un Dockerfile. Tienes que construir un Dockerfile usando bazel. ¿Es correcto mi entendimiento y es esta la única forma de obtener una imagen acoplable con tensorflow compilado desde la fuente? Si es así, todavía podría usar ayuda sobre cómo hacerlo y aún obtener las otras dependencias que obtendría si usara una imagen acoplable existente para tensorflow.