还是一样,找到对应的安装文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,这里需要注册登录后才能下载 使用windows下载完成后移动到Ubuntu系统中。WLS2中: 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...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrin...
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【...
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...
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 (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、...
WSL2安装torch-gpu或tensorflow 配置GPU驱动 首先查看WSL2的官方文档，其中设置 GPU 加速 (NVIDIA CUDA/...
安装完驱动后，在 WSL 环境下，通过nvidia-smi命令，就可以看到显卡信息了。2.3 安装 CUDA 和 cuDNN...
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 ...
Toolkit 11.8并进行安装。安装完成后，验证CUDA是否正确安装，确保命令行输出相关信息。接着，从NVIDIA Developer网站下载cuDNN的deb包，对应WSL2的Ubuntu版本进行安装。安装cuDNN后，通过命令行验证其正确安装。最后，使用pip安装TensorFlow 2.14.0。在安装成功后，通过命令行验证TensorFlow安装是否正确。