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【...
在网上反复搜索相关信息,发现:在 Windows 平台上从 tensorflow 2.11 版本开始已经不支持 GPU 了。如果想在 Windows 平台上使用 GPU 版本的 tensorflow,只能使用 tensorflow 2.10 或者更早的版本,并且只能使用 python 3.9 或者更早的 python 版本;或者,使用 Windows WSL (ubuntu) 安装 tensorflow。 (完) 深度学习 g...
在tensorflow 2.10之后,您无法在Windows操作系统上使用tensorflow-gpu,因此您需要在Window 10或Window 11上使用WSL来创建conda环境以使用GPU运行tensorflow。 安装WSL2 wsl --install Ubuntu-20.04 等待安装完毕后,会让输入账号和密码,按提示操作就行 进入wsl系统后, 更新下 sudo apt-getupdate sudo apt-getupgrade 安...
Support heterogeneous computation where applications use both the CPU and GPU. Serial portions of applications are run on the CPU, and parallel portions are offloaded to the GPU. As such, CUDA can be incrementally applied to existing applications. The CPU and GPU are treated as separate devices ...
windows11下的界面如下: image.png 没有打开前是这样的: PS C:\Users\DELL>wsl.exe--status 默认分发:docker-desktop-data默认版本:2适用于 Linux 的 Windows 子系统最后更新于2022/3/15适用于 Linux 的 Windows 子系统内核可以使用“wsl--update”手动更新,但由于你的系统设置,无法进行自动更新。
至此，就完全完成了GPU方面的配置工作。3 WSL2配置 此外，我们还需要配置WSL2。WSL是“适用于Linux 的...
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。
使用WSL安装Ubuntu系统 (在Windows 10 或 11 系统上) 安装WSL: 在管理员模式下打开 PowerShell 或 Windows命令提示符,方法是右键单击并选择“以管理员身份运行”,输入wsl --install命令,然后重启计算机。 关于WSL的版本切换选择问题,可以看看Microsoft官方介绍https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install...
I built a new release of libtensorflow based on ROCm 6 which fixes some bugs in my prior release and allows GPU pass through from Windows WSL2. Not quite native libtensorflow on windows yet, but the experience works rather well. Documented the process for Li...
user@PCName:/mnt/c$ docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 图6 。启动N– 车身模拟容器。 运行TensorFlow 容器 在WSL2 的 Docker 中尝试另一个流行的容器: TensorFlow 。 下载TensorFlow Docker 映像。为了避免 Docker 连接问题,命令在 sudo 中运行。