# 创建Python虚拟环境 conda create -n tensorflow python=3.10 # 激活虚拟环境 conda activate tensorflow # 安装TensorFlow pip install tensorflow==2.12.0 # 安装CUDA工具包 conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.8.0 # 安装NVIDIA cuDNN库 pip install nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 安装CUDA驱动 下...
1. **下载 CUDA**：同样使用 `wget` 命令下载对应的 CUDA `run` 文件，例如：```wgethttps://de...
在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 3.3 安装 NVIDIA 支持 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...
例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,那么: 将bin目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin。 将include目录中的所有文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\include。 将lib\x6...
WSL2 配置 tensorflow 环境 Windows 系统中更新NVIDA驱动 这里可以直接通过 Geforce Experience 直接更新 更新完成后可以在命令行/wsl中输入nvidia-smi 可以看到输出 这里的CUDA Version指的是该驱动版本最高可支持的CUDA版本 安装CUDA 到NVIDIA官网下载符合条件的CUDA...
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...
四、运行 GPU 加速代码一旦您完成了以上步骤,您就可以在 WSL2 中运行 GPU 加速的代码了。在终端中,导航到包含您的代码的目录,并运行相应的命令来启动 TensorFlow 或 PyTorch 会话。确保在运行代码之前已经正确设置了 CUDA 和 cuDNN 环境变量。例如,运行一个简单的 TensorFlow 程序:python -c “import tensorflow ...
https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html 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...
python python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)" 如果TensorFlow支持GPU,并且你希望使用GPU加速,还需要确保CUDA和cuDNN已正确安装,并配置相应的环境变量。可以参考提供的参考资料中的详细步骤来完成GPU环境的配置。 以上就是在WSL中安装TensorFlow的详细步骤。希望这些信息对你有所帮助!
1wsl --install 随后，即可开始安装WSL2；稍等片刻，出现如下图所示的提示，说明WSL2已经配置完毕；此时，需要重启一次电脑。4 配置结果验证 至此，已经完成了GPU运算所需要的全部配置步骤。如果大家是在一个新的虚拟环境中配置的上述内容，就可以按照文章Anaconda虚拟环境中如何安装Python库与Spyder？提到...