如何查询Docker Hub上TensorFlow官方镜像对应的构建Dockerfile

• 第一步：匹配镜像标签与Dockerfile命名
  你拉取的官方TensorFlow镜像的标签直接对应Dockerfile的命名规则，标准标签格式为[TensorFlow版本号]-[运行环境类型]-[可选附加功能]：
  • 运行环境类型包含cpu、gpu、rocm等，分别对应仅CPU支持、NVIDIA GPU支持、AMD显卡支持
  • 附加功能包含jupyter、devel等，分别对应内置Jupyter服务、包含完整编译开发工具链
    比如标签为2.15.0-gpu-jupyter的镜像，对应同版本源码目录下的Dockerfile.gpu-jupyter文件；如果是nightly开发版镜像，对应主分支下的对应命名Dockerfile即可。
• 第二步：确认版本分支匹配
  不要直接看最新开发分支的Dockerfile，需要切换到和你使用的镜像版本对应的Git标签分支下的dockerfiles目录查找，不同版本的Dockerfile命名、构建逻辑可能存在调整，1.x等老版本的命名规则和最新2.x版本存在差异。
• 第三步：通过镜像元数据精确校验
  拉取官方镜像后，执行docker inspect 你的镜像名:标签命令，查看输出内容中的Labels字段，官方镜像会内置构建关联信息，包含构建时使用的源码提交ID、构建参数，你可以拿着提交ID找到对应版本下的dockerfiles目录，就能精确匹配到对应的Dockerfile。
• 第四步：构建对比验证
  找到候选Dockerfile后，你可以在本地使用相同的构建参数执行构建，之后用docker history 镜像名命令分别查看本地构建镜像和官方镜像的层命令，两者完全一致即可确认是同一个Dockerfile构建的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juan