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powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 ...
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sed's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-docke...
3、注销docker-desktop和docker-desktop-data wsl --unregister docker-desktop-datawsl --unregister docker-desktop 4、导入 wsl --import docker-desktop-data F:\wsl2\docker-desktop-data F:\wsl2\docker-desktop-data.tar --versionwsl --import docker-desktop F:\wsl2\docker-desktop F:\wsl2\docker-d...
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-5-local_11.5.1-1_amd64.deb sudo dpkg-i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-5-local_11.5.1-1_amd64.deb sudo apt-key ...
docker-data默认安装在c盘,且设置中难以更改,因此采用如下操作。 1、shutdown 子系统 wsl --shutdown 2、导出Ubuntu wsl --export Ubuntu-20.04 F:\Ubuntu\ubuntu.tar 3、注销docker-desktop和docker-desktop-data wsl --unregister Ubuntu-20.04 4、导入 ...
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、...
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powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudoapt-getupdate sudo apt-get install ca-certificates curlgnupg ...
開始使用 NVIDIA CUDA Windows 11 和更新版本的 Windows 10 更新支援在適用於 Linux 的 Windows 子系統實例內執行現有的 ML 工具、連結庫和熱門架構,這些架構使用 NVIDIA CUDA 進行 GPU 硬體加速。 這包括 PyTorch 和 TensorFlow,以及原生 Linux 環境中可用的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支援。 安裝Wind...
docker cli TensorFlow pytorch cuda 11.8、cudatoolkit 4.1. 拉取镜像 由于镜像较大,建议单独拉取 GPU 支持镜像(9.94 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 仅CPU 支持镜像(2.77 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest 这里以 GPU 支持镜像为例 ...
从深度学习用户的角度来说,我并不推荐无脑安装最新的 CUDA 版本,除非自己清楚影响范围是什么。一般来说,使用深度学习环境如pytorch和tensorflow官网中推荐安装的版本能获得最少 bug 的体验。因此,在CUDA 官网下面选择 Archive of Previous CUDA Releases 可以获取历史版本的安装指令。