1. **下载 CUDA**：使用 `wget` 命令下载 CUDA 安装包，例如：```wgethttps://developer.download....
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...
Linux 文件系统被映射到\wsl$\Ubuntu-20.04\ Windows的磁盘被挂载到了/mnt下,可以直接访问 完成后通过sudo dpkg -i NAME即可安装 使用conda建立对应版本的python虚拟环境 conda create --name myenv python=3.8 conda activate myenv 之后即可使用对应指令安装对应版本的TensorFlow pip install tensorflow-gpu==2.11.0...
可以看到检测到 GPU 了 可以看到成功调用宿主机显卡 不过似乎没有使得显卡满载 5.4. 检测 pytorch cuda 支持 在WSL 中执行 这里我还没有换 vscode 的终端字体,所以乱码了,忽略即可 5.4.1 检测 pytorch GPU 负载支持 对于pytorch,这里使用 https://www.kaggle.com/code/lyhue1991/pytorch-gpu-examples,作为测试 ...
参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr...
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...
支持 WSL2 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...
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...
2. 安装 Docker Desktop 安装Docker Desktop 并使用 WSL2 作为后端可以参考微软官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/wsl-containers 其实最新版的 Docker Desktop 在装好 wsl2 后已经可以直接安装并识别到 wsl2 了,因此直接去下载安装包安装就行了:https://desktop.docker.com/win...
在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 0. 背景 0.1 起源 生产环境都是在 k8d pod 中运行,直接在容器中开发不好嘛? 每次换电脑,都要配配配,呸呸呸 新电脑只安装日常用的软件不好嘛,环境变量配配配,各种日常软件和开发软件到处拉💩 ...