可以看到检测到 GPU 了 可以看到成功调用宿主机显卡 不过似乎没有使得显卡满载 5.4. 检测 pytorch cuda 支持 在WSL 中执行 这里我还没有换 vscode 的终端字体,所以乱码了,忽略即可 5.4.1 检测 pytorch GPU 负载支持 对于pytorch,这里使用 https://www.kaggle.com/code/lyhue1991/pytorch-gpu-examples,作为测试 ...
可以看到检测到 GPU 了 可以看到成功调用宿主机显卡 不过似乎没有使得显卡满载 5.4. 检测 pytorch cuda 支持 在WSL 中执行 这里我还没有换 vscode 的终端字体,所以乱码了,忽略即可 5.4.1 检测 pytorch GPU 负载支持 对于pytorch,这里使用 https://www.kaggle.com/code/lyhue1991/pytorch-gpu-examples,作为测试 ...
大多数人都会死在这里的第一步,原因是没有检查 wsl2 使用 gpu 所需要的硬性环境到底是什么。然后后面根本装不上。 1. GPU Driver 版本 注意:这里的GPU driver是安装在windows上的,不是wsl中 直接升级到最新版本的吧,460多,470多的版本太老旧了。我理解的官方文档是说需要471.21版本之后的才可以。 我这里升级...
适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 2 中的torch-directml包从 Windows 11 开始运行(版本 22000 或更高版本)。 可以查看内部版本号,方法是通过 Run命令(Windows 徽标键 + R)运行winver。 检查GPU 驱动程序更新 确保已安装最新的 GPU 驱动程序。 在“设置”应用的“Windows 更新”部分中,选择“检查是否有更...
写在前面:自从WSL增加了对GPU的支持之后,无疑对于win10用户又是一个重大利好。在实际的使用中踩了一堆坑,不过了解了前因后果之后,不得不说体验本身是很好的。 因为用不惯windows的python环境,最近就想在WSL2…
参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr...
三、安装 pytorch-gpu CUDA on WSL 安装 一、CUDA Toolkit 安装 二、cuDNN 配置 桌面环境配置(可选) 一些可能出现的问题(持续补充...) 参考 一点记录 ! 实验室配的联想 GeekPro 2022 台式机虽然配备有 Nvidia RTX 3060 显卡,但在 win11 下实测非常难用,我用来跑深度学习动不动卡机、黑屏并接连弹出诸多程序...
在Windows Subsystem for Linux (WSL2) 中进行全栈开发和深度学习,尤其是使用 TensorFlow 和PyTorch 等框架时,GPU 加速能够显著提高计算性能。然而,在 WSL2 中直接使用 NVIDIA GPU 可能会遇到一些困难。幸运的是,NVIDIA Docker 可以作为一种解决方案,让我们在 WSL2 中利用 NVIDIA GPU 进行深度学习等计算任务。一、...
wsl 点击出现: 然后安装 python 组件 这些组件默认会安装到wsl 中 编写测试代码,看当前是否安装成功pytorch. Ctrl+Shift+P,打开vs的命令面板,创建jupyter 测试 输入如下代码,保存点运行 importtorch print('',torch.cuda.is_available()) #check if GPU is availableif ...
适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 2 中的torch-directml包从 Windows 11 开始运行(版本 22000 或更高版本)。 可以查看内部版本号,方法是通过 Run命令(Windows 徽标键 + R)运行winver。 检查GPU 驱动程序更新 确保已安装最新的 GPU 驱动程序。 在“设置”应用的“Windows 更新”部分中,选择“检查是否有更...