PyTorch Docker 镜像区别: 1.2-cuda10.0-cudnn7-devel vs 1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime

1.2-cuda10.0-cudnn7-devel 和 1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime 的 PyTorch Docker 镜像之间的区别在于它们所提供的功能和用途。\n\n1.2-cuda10.0-cudnn7-devel 镜像：\n- 开发版镜像，适用于开发者和研究人员。\n- 包含了用于开发和构建 PyTorch 应用程序所需的工具、库和依赖项。\n- 包含了 CUDA 工具包和 cuDNN 库，用于在 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.0 的环境中进行 GPU 加速计算。\n- 适用于需要编译、构建和调试 PyTorch 代码的用户。\n\n1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime 镜像：\n- 运行时版镜像，适用于生产环境和部署应用程序。\n- 只包含了 PyTorch 运行时所需的最小依赖项。\n- 不包含开发工具和编译器，仅用于执行已编译的 PyTorch 应用程序。\n- 适用于仅需要运行 PyTorch 应用程序的用户。\n\n总之，如果您需要进行 PyTorch 开发、编译和调试，应选择 1.2-cuda10.0-cudnn7-devel 镜像。如果您只需要执行已编译的 PyTorch 应用程序，则可以选择 1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime 镜像。