SeASnAkE:AIGC时代Windows用户的最佳Linux解决方案(wsl2、docker、cuda 系列教程) (1)15 赞同 · 2 评论文章 Linux 部分知识补充 包管理工具(应用市场) 当涉及到 Python 软件包管理时,pip、apt 和 conda 都是常见的工具。它们分别用于管理不同类型的软件包,如下所示: pip:pip 是 Python 的包管理器,用于安装...
搭建WSL2+CUDA+Docker以解决Windows深度学习开发问题的简化步骤如下：首先，确保你的系统符合Windows 11的硬件要求。对于beta或dev通道的升级，请参阅相关指南以确保硬件兼容性。请注意，不符合要求直接尝试可能会导致版本过低或升级风险。在完成系统配置后，进入下一步。安装GPU驱动，此过程将自动安装CUDA、D...
wsl2中执行CUDA Toolkit 11.4 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer 这个链接下2021.9.11的执行脚本是: 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://de...
$ sudo apt install -y nvidia-docker2 1. 2. 重启一下docker服务: $ sudo service docker stop $ sudo service docker start 1. 2. 安装合适的CUDA docker镜像 既然NV的GPU是通过docker实现GPU支持,那自然所有配置好了CUDA环境的镜像都是可以直接使用的。NV的文档中给出了TensorFlow的官方docker镜像例子,如果...
docker的安装:WSL 上的 Docker 容器入门 | Microsoft Docs dockhub的网址:Docker Hub 这里我安装的这个: docker pull pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-devel 从镜像生成容器 docker run --gpus all -it -v local/path:container/path image_name:tag /bin/bash ...
最近想体验下世界上最好的 Linux 发行版 Win10(bushi),拿来深度学习炼丹,所以参考了在 WSL2 中使用 CUDA提到的方法安装。 列举下遇到的问题: 1 Windows 预览版本没响应 按理说在设置 - 更新和安全 - Windows 预览体验计划里面注册后,就能直接更新 insider preview 版本的操作系统,但是我试了几次都没用,所以直...
然后，配置Linux子系统的docker环境和GPU。进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1下载页面，选择相应的系统配置安装CUDA。以下是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令。安装完成后，在命令行输入nvidia-smi检查安装成功与否。最后，打开docker Desktop的WSL2集成。至此，所有安装步骤完成。
可以的哦，现在WSL的预览版可以和支持CUDA了。 而最新版的docker就是使用的WSL2后台， 因此可以调用的。
除了CUDA支持之外，微软还在WSL中带来了对NVIDIA-docker工具的支持，在云中执行的容器化GPU工作负载可以在WSL内部按原样运行。 既然已经支持了GPU，那么对GUI图形化程序的支持也扫除了障碍。 过去WSL只能使用命令行应用，今后WSL将可以直接运行Linux中的GUI应用。 Windows终于有软件包管理工具了 这次，除了WSL更新，微软也...
2. 升级WSLkernel：这里之所以要升级，是因为在官方文档Enable NVIDIA CUDA on WSL里提到：For these ...