Nvidia Theano docker imagen no disponible

Tratando de ejecutar el comando docker:

nvidia-docker run -d -p 8888:8888 -e PASSWORD="123abcChangeThis" theano_secure start-notebook.sh # Then open your browser at http://HOST:8888 

tomado de https://github.com/nouiz/Theano-Docker

devuelve error:

 Error: image library/theano_secure:latest not found 

¿Aparece la imagen theano_secure no está disponible actualmente?

Buscando theano_secure:

 $ nvidia-docker search theano_secure:latest NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED 

¿El retorno de este comando está vacío, así que la imagen no está disponible? Si es así, ¿existe una imagen alternativa de Theano docker de nvidia?

Actualización:

construcción desde la fuente:

 docker build -t theano_secure -f Dockerfile.0.8.X.jupyter.cuda.secure . 

devoluciones :

 Err http://developer.download.nvidia.com Release.gpg Unable to connect to developer.download.nvidia.com:http: [IP: 184.24.98.231 80] 

y:

 W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/InRelease 

Comprobar manualmente las URL: http://developer.download.nvidia.com y http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/InRelease ambos no están disponibles. ¿Debo comstackr con un archivo docker alternativo?

Actualización 2:

Creo que este error se está produciendo porque http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/InRelease no existe. Sin embargo, http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/Release existe.

¿Se puede modificar la ventana acoplable para utilizar http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/Release en lugar de http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty/InRelease ?

Versión del sistema operativo :

 lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 14.04.4 LTS Release: 14.04 Codename: trusty 

Actualización 3:

“se supone que primero debes construir la ventana acoplable”, antes de ejecutar nvidia-docker “Lo intenté

 docker build -t theano_secure -f Dockerfile.0.8.X.jupyter.cuda.secure . 

que devuelve:

 Err http://developer.download.nvidia.com Release.gpg Unable to connect to developer.download.nvidia.com:http: [IP: 184.24.98.231 80] 

Puedo extraer la imagen de la docker pull kaixhin/theano pero esto no se ejecuta a través del cuaderno Jupyter de la misma manera que nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu documentado en https://hub.docker.com / r / tensorflow / tensorflow / . No parece haber un contenedor Jupyter Theano disponible para la ventana acoplable.

¿Cómo exponer la instancia docker kaixhin / theano a través del cuaderno Jupyter?

Intenté: nvidia-docker run -d -p 8893:8893 -v --name theano2 kaixhin/theano start-notebook.sh pero recibo un error:

  docker: Error response from daemon: invalid header field value "oci runtime error: container_linux.go:247: starting container process caused \"exec: \\\"start-notebook.sh\\\": executable file not found in $PATH\"\n". 

¿La modificación del contenedor docker kaixhin/theano con el fin de exponerlo a través del cuaderno Jupyter?

 Error: image library/theano_secure:latest not found 

Debido a que a theano_secure no le gusta ubuntu , centos , no es un repository oficial en el hub docker, por lo que debe theano_secure usted mismo.

 Err http://developer.download.nvidia.com Release.gpg Unable to connect to developer.download.nvidia.com:http: [IP: 184.24.98.231 80] 

Compruebe primero su conexión a Internet, telnet 184.24.98.231 80 .

Quizás esté en un lugar de red limitado, intente detrás de un proxy para hacer esto nuevamente. Es posible que desee echar un vistazo sobre cómo crear una imagen detrás de un proxy .

Por lo que entiendo del nouiz/Theano-Docker README de nouiz/Theano-Docker README , se supone que primero debe docker build nouiz/Theano-Docker README docker build , antes nvidia-docker run .

Pero como la comstackción es complicada, intentaría en su lugar el docker pull kaixhin/theano (de kaixhin/cuda-theano/ ), mucho más reciente (hace 3 días), que se basa en theano Dockerfile .

Esa imagen depende de CUDA y debe ejecutarse en un sistema operativo host de Ubuntu con NVIDIA Docker instalado. Los requisitos del controlador se pueden encontrar en la wiki de NVIDIA Docker .