Update README.md
authorAmit Patankar <amitpatankar@google.com>
Tue, 24 Apr 2018 17:59:10 +0000 (10:59 -0700)
committerGitHub <noreply@github.com>
Tue, 24 Apr 2018 17:59:10 +0000 (10:59 -0700)
tensorflow/tools/docker/README.md

index f46c56e..525f299 100644 (file)
@@ -16,12 +16,12 @@ quick links here:
 
 We currently maintain two Docker container images:
 
-* `gcr.io/tensorflow/tensorflow` - TensorFlow with all dependencies - CPU only!
+* `tensorflow/tensorflow` - TensorFlow with all dependencies - CPU only!
 
-* `gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu` - TensorFlow with all dependencies
+* `tensorflow/tensorflow:latest-gpu` - TensorFlow with all dependencies
   and support for NVidia CUDA
 
-Note: We also publish the same containers into
+Note: We store all our containers on 
 [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags/).
 
 
@@ -29,12 +29,12 @@ Note: We also publish the same containers into
 
 Run non-GPU container using
 
-    $ docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow
+    $ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
 
 For GPU support install NVidia drivers (ideally latest) and
 [nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker). Run using
 
-    $ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
+    $ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu
 
 
 Note: If you would have a problem running nvidia-docker you may try the old method
@@ -44,7 +44,7 @@ it there and try using nvidia-docker as described above.
     $ # The old, not recommended way to run docker with gpu support:
     $ export CUDA_SO=$(\ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')
     $ export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
-    $ docker run -it -p 8888:8888 $CUDA_SO $DEVICES gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
+    $ docker run -it -p 8888:8888 $CUDA_SO $DEVICES tensorflow/tensorflow:latest-gpu
 
 
 ## More containers