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。
尽管NVIDIA Docker 在 WSL2 中提供了一种方便的方式来使用 NVIDIA GPU 进行计算,但请注意以下几点: 确保您的 Windows 系统具有足够的资源来支持 WSL2 和 NVIDIA Docker 的运行。这可能需要较高的 RAM 和 CPU 要求。 在进行大规模计算任务时,GPU 资源可能会被充分利用。请注意监控和管理 GPU 资源的使用情况,以...
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。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。
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 ...
为Windows配置GPU驱动 WSL2安装Miniconda WSL2安装torch-gpu或tensorflow 配置GPU驱动 首先查看WSL2的官方...
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...
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...
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 wsl--install 1. 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 wsl 1. 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wsl --...
了解如何将设备配置为使用tensorflow-directml-pluginGPU 运行和训练模型。 步骤1:最低(和最大)系统要求 在安装 TensorFlow-DirectML-Plugin 之前,请确保 Windows 或 WSL 版本支持 TensorFlow-DirectML-Plugin。 Windows 本机 Windows 10 版本 1709、64 位(内部版本 16299 或更高版本)或 Windows 11 版本 21H2、64 ...
瞭解如何使用tensorflow-directml-plugin來設定您的裝置,以配合 GPU 執行和訓練模型。 步驟1:最低(和最大值)系統需求 安裝TensorFlow-DirectML-Plugin 之前,請確定您的 Windows 或 WSL 版本支援 TensorFlow-DirectML-Plugin。 Windows 原生 Windows 10 版本 1709、64 位(組建 16299 或更高版本)或 Windows 11 版本 ...