sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6 安装成功后,输入nvidia-smi来显示显卡信息: 至此cuda就安装完成了。 虽然已经可以正常使用,但系统会提示: 意思是虽然win11有代理配置,但没有镜像到...
Cuda Install 首先在windows上去官网下载并安装(更新)显卡驱动 windows上显卡驱动安装成功以后wsl2下的ubuntu可以使用nvidia-smi查看gpu的运行状态(以管理员启动terminal) image.png 安装Cuda 我测试的时候官方文档推荐的方式是使用cuda-toolkit安装11.4版本, 但是我发现和tensorflow还存在兼容性问题, 所以我选择使用官方安装...
首先,你需要在你的Windows 11系统上安装NVIDIA显卡驱动,并确保驱动版本与CUDA版本兼容。然后,在WSL2的Linux环境中,你可以按照以下步骤安装CUDA: 打开WSL2的Linux环境。 下载并安装CUDA。这可以通过在命令行中执行CUDA安装脚本完成。请确保选择与你的Linux发行版和硬件兼容的CUDA版本。 安装完成后,可以通过运行nvcc -V...
然后我们还需要安装的是CUDA,我们在Nvidia的文档里面发现第三节CUDA support for wsl2有这样一句话Thelatest NVIDIA Windows GPU Driverwill fully support WSL 2. With CUDA support in the driver, existing applications (compiled elsewhere on a Linux system for the same target GPU) can run unmodified within...
基于windows11配置深度学习环境包含WSL2配置ubuntu20.04目录平台WSL2 系统准备(Windows Subsystem of Linux)安装WSL2基于WSL2中的Ubuntu安装CUDA和cudnnCUDA 安装 目录平台系统 : windows11 专业版 CPU Intel I7 8750hq 显卡:Nvidia GTX1060移动端 显卡驱动版本:512.89 CU win11深度学习 深度学习 ubuntu linux CUDA ...
在Windows11中的DockerDesktop创建的容器内使用GPUPS:由于自己的智商掉线,此过程持续了近三天的时间,非常痛苦,记录一下,以明我不再犯错的决心之志/(ㄒoㄒ)/~~系统与软件版本win11版本:专业版22000.258WSL2DockerDesktop 版本:4.7.1 (77678)CUDA driver for WSL 版本:512.15宿主机上的CUDA版本为11 ...
创建新的wsl目录: mkdir wsl 导入刚才导出的ubuntu系统: wsl--importUbuntuD:\wsl\D:\backup\ubuntu.tar 至此,wsl2系统迁移成功: 安装cuda和使用win11的网络代理 安装cuda很简单,直接去nvidia的官网即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&targ...
创建新的wsl目录: mkdir wsl 导入刚才导出的ubuntu系统: wsl--importUbuntuD:\wsl\D:\backup\ubuntu.tar 至此,wsl2系统迁移成功: 安装cuda和使用win11的网络代理 安装cuda很简单,直接去nvidia的官网即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&targ...
wsl --install -d Ubuntu 3.安装anaconda3 官网下载安装包,sudo sh <安装包.sh> <install_path>/anaconda3/bin/conda init 4.安装pytorch 直接安装cuda版本pytorch即可(避坑:不要安装nvidia提供的wsl版本的cudatoolkit,之前被坑的差点把电脑砸了) conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 ...