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 # 首次运行需创建一个docker容器，再次运行时不需要运行当前命令
 # 创建一个名字为ppocr的docker容器，并将当前目录映射到容器的/paddle目录下
 
-如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
-sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
+#如果您希望在CPU环境下使用docker，使用docker而不是nvidia-docker创建docker
+sudo docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
 
-如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
-sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it paddlepaddle/paddle:latest-dev-cuda10.1-cudnn7-gcc82 /bin/bash
+#如果使用CUDA10，请运行以下命令创建容器，设置docker容器共享内存shm-size为64G，建议设置32G以上
+# 如果是CUDA11+CUDNN8，推荐使用镜像registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda11.2-cudnn8
+sudo nvidia-docker run --name ppocr -v $PWD:/paddle --shm-size=64G --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.1.3-gpu-cuda10.2-cudnn7 /bin/bash
 
 # ctrl+P+Q可退出docker 容器，重新进入docker 容器使用如下命令
 sudo docker container exec -it ppocr /bin/bash