使用wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 主要步骤 1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 2. 在wsl-2 中安装 docker 及 NVIDIA 容器 测试1,simple container 测试2:Jupyter Notebooks 问题:为啥 jupyter notebook 的这个docker 调用巨慢无比??? 参考文献 windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【...
在tensorflow 2.10之后,您无法在Windows操作系统上使用tensorflow-gpu,因此您需要在Window 10或Window 11上使用WSL来创建conda环境以使用GPU运行tensorflow。 安装WSL2 wsl --install Ubuntu-20.04 等待安装完毕后,会让输入账号和密码,按提示操作就行 进入wsl系统后, 更新下 sudo apt-getupdate sudo apt-getupgrade 安...
因此，他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后一个版本。从 2.11 开始，你就需要在 WSL 2 上安装 TensorFlow，或者使用TensorFlow-DirectML-Plugin。这造成了很大困扰，他认识的大多数机器学习开发者都使用 Windows 并在本地进行开发，现在只能切换到 Linux 上部署了。他知道 WSL 是一个选项，但...
在 Windows 上扩展 GPU 支持 TensorFlow 现在可以通过 TensorFlow-DirectML 插件在 Windows 上使用更广泛的 GPU。用户要在 AMD、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 等供应商提供的 DirectX 12-capable GPU 上进行模型训练，请在本机 Windows 或 WSL2 上安装与标准 TensorFlow CPU 包一起的插件。TensorFlow 决策森林 1.0 ...
因此,他表示 TensorFlow 2.10 是 Windows 本地支持 GPU 的最后一个版本。从 2.11 开始,你就需要在 WSL 2 上安装 TensorFlow,或者使用 TensorFlow-DirectML-Plugin。这造成了很大困扰,他认识的大多数机器学习开发者都使用 Windows 并在本地进行开发,现在只能切换到 Linux 上部署了。
在网上反复搜索相关信息,发现:在 Windows 平台上从 tensorflow 2.11 版本开始已经不支持 GPU 了。如果想在 Windows 平台上使用 GPU 版本的 tensorflow,只能使用 tensorflow 2.10 或者更早的版本,并且只能使用 python 3.9 或者更早的 python 版本;或者,使用 Windows WSL (ubuntu) 安装 tensorflow。
Windows的磁盘被挂载到了/mnt下,可以直接访问 完成后通过sudo dpkg -i NAME即可安装 使用conda建立对应版本的python虚拟环境 conda create --name myenv python=3.8 conda activate myenv 之后即可使用对应指令安装对应版本的TensorFlow pip install tensorflow-gpu==2.11.0 ...
本文将介绍如何安装TensorFlow2.10,需要注意TensorFlow的最新版本并不支持GPU需要安装WSL2,TensorFlow2.10是在本机 Windows 上支持 GPU 的最后一个TensorFlow 版本。如果你需要在Windows上安装最新版本的TensorFlow并使用GPU可以参考官方文档。 所有网站链接可在文章末尾找到 ...
tensorflow库在2.11及以上的版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持（我试了一下，就算装了WSL也不行...
配置GPU驱动 首先查看WSL2的官方文档，其中设置 GPU 加速 (NVIDIA CUDA/DirectML)中指出必须在Windows11...