使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 PyTorch MNIST 测试,这是一个有目的的小型玩具机器学习示例,它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。与原生Linux一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。
您可以使用 `--gpus=all` 参数运行 `docker run` 命令。例如，以下命令将在 GPU 上运行一个简短的...
TensorFlow 在新款 NVIDIA Pascal GPU 上的运行速度可提升高达 50%,并且能够顺利跨 GPU 进行扩展。 如今,训练模型的时间可以从几天缩短到几小时 TensorFlow 使用优化的 C++ 和 NVIDIA® CUDA® 工具包编写,使模型能够在训练和推理时在 GPU 上运行,从而大幅提速 TensorFlow GPU 支持需要多个驱动和库。为简化安装...
需要安装的软件如下,Windows环境:TensorFlow-GPU 1.8.0+Python 3.5+CUDA 9.0+ cudnn-9.0-windows10-x64-v7.4。Linux/Ubuntu16.04环境:TensorFlow +Python3.6.5 +cuda-9.0 +cuDNN7.0.5_for_cuda9.0。 安装CUDA 在安装CUDA之前,首先要先确认自己电脑的GPU是否支持cuda,一般显卡在GeForce 410M以上的都可以,然后确认...
使用支持 GPU 的镜像的示例 执行以下命令,下载并运行支持 GPU 的 TensorFlow 镜像。 docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu \ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" ...
Install Docker Desktop on Windows 在windows上安装docker-Desktop别选4.17.1版本!!!该版本无法调用gpus all目前4.18.0已结修复该bug 设置1、镜像源将如下代码加入Docker Engine中 "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu...
1、windows显卡环境及CUDA安装 安装显卡驱动 截止2023年,4月,全系显卡驱动已经指出 GPU in Windows Subsystem for Linux (WSL) | NVIDIA Developer 查看显卡驱动版本,及最大支持cuda版本,例如,如下图,本人最大支持12.1cuda nvidia-smi 安装合适的cuda版本和Cudnn ...
TensorFlow API支持Python 2.7和Python 3.3+,共支持4种安装方式。 Pip install Virtualenv install Anaconda install Docker install 其中大部分支持Linux和Mac OS,由于主要开发环境是Windows,我选择了最为灵活的docker方式安装TensorFlow。TensorFlow还有GPU支持版本,本文仅探索CPU-Only版本。
在Windows 10下使用Docker安装TensorFlow并调用GPU进行训练，关键在于解决虚拟机中的CUDA兼容性问题。直接在物理机上安装Linux系统并运行Docker环境，是目前最简单且稳定的方法。以下列举的其他选项均存在较大局限性和不确定性。PCI passthrough：此方法依赖于IOMMU（Intel）或类似的硬件特性，仅适用于高端CPU型号...
在Windows poweshell 中执行 2.8. 删除原系统 2.9. 导入新系统 3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 -> https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 ...