昨日，TensorFlow 官方宣布：TensorFlow 2.9 来了！距离上次 的更新仅仅过去三个月。新版本亮点包括如下：oneDNN 的性能改进；DTensor 的发布，这是一种新 API，可用于从数据并行无缝迁移到模型并行；对核心库进行了改进，包括 Eigen、tf.function 统一以及对 Windows 的 WSL2 的新支持；还为 tf.function retracing...
可以先安装windows的cuda toolkit,再在WSL2中安装: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local...
1. **下载对应 CUDNN 文件**：根据已安装的 CUDA 版本，从 NVIDIA 官方网站下载相应的 CUDNN 文件。
-r-xr-xr-x 1 root root 162552 Mar 2 07:04 /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1.1 删除错误的libcuda.so.1文件: sudo rm /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 创建一个新的符号链接,使libcuda.so.1指向具体版本的文件,如libcuda.so.1.1: sudo ln -s /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1.1 /usr/lib/wsl/...
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...
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、...
2. 准备 WSL 2.1. 安装 WSL 在管理员模式下打开 PowerShell 或 Windows 命令提示符 安装完成,重启电脑 2.2. 首次打开 WSL 重启完成后,打开 powershell,输入 此时应该会提示为 Linux 发行版创建“用户名”和“密码” 如果这里提示没有安装 Linux 发行版,那么这里可以再次执行,会自动安装 Ubuntu 22.04 LTS ...
问在WSL2上安装Tensorflow-GPUEN工作中通常既需要使用windows系统的常用工具，同时又想使用Linux的命令和...
wsl --unregister Ubuntu 2.9. 导入新系统 wsl --import-in-place ubu1 d:\hyper-v\ubu1\ubu1.vhdx 3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU ...
在Windows Subsystem for Linux 2（WSL2）中安装TensorFlow 2.14.0需要特定的硬件和软件配置。由于TensorFlow在2.10版之后不再支持Windows Native安装，转而仅提供针对WSL2版本的支持，因此，安装流程需遵循以下步骤。首先，使用pip安装TensorFlow：通过命令行运行 安装正确的CUDA和cuDNN版本对TensorFlow运行至...