windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式 windows 11 搭建 TensorFlow GPU 开发环境【RTX 3060】:2 – 基于WSL2 docker 方式的使用 简介 目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要...
WSL2 允许开发人员直接在 Windows 上运行 Linux 环境，而不需要传统虚拟机或双启动设置。TensorFlow 现在支持 WSL2 开箱即用，包括 GPU 加速。确定性行为 API tf.config.experimental.enable_op_determinism 使得 TensorFlow 的 op 是确定性的。确定性意味着如果用户使用相同的输入多次运行一个 op，则 op 每次都返回...
Linux 文件系统被映射到\wsl$\Ubuntu-20.04\ Windows的磁盘被挂载到了/mnt下,可以直接访问 完成后通过sudo dpkg -i NAME即可安装 使用conda建立对应版本的python虚拟环境 conda create --name myenv python=3.8 conda activate myenv 之后即可使用对应指令安装对应版本的TensorFlow pip install tensorflow-gpu==2.11.0...
首先查看WSL2的官方文档，其中设置 GPU 加速 (NVIDIA CUDA/DirectML)中指出必须在Windows11和Windows10 2...
5. WSL2_Ubuntu-安装CUDA Ubuntu安装完成，并将其设置为WSL2的默认系统。为了让WSL2系统支持GPU调用，...
参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/...
跟 Your kernel may have been built without NUMA support. [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]发布于 2023-10-13 01:09・IP 属地新加坡 内容所属专栏 技术玩家翁伟 玩家翁伟放技术文章的地方~ 订阅专栏 Windows 11 TensorFlow WSL (Windows Subsystem for Linux) ...
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...
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。
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...