使用最新的 TensorFlow GPU 映像在容器中启动shell 会话: docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash 测试是否gpu可用 >>> tf.config.list_physical_devices()[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'), PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', devic...
wmware使用gpu设置 wsl2 gpu 现在很多项目都是基于Linux开发的,但是平常使用还是Windows香。 分别尝试了虚拟机、docker、wsl。 虚拟机:过于庞大,但是可以有完整的Linux桌面环境,使用起来很顺手,但是不够流畅,再者,如果需要使用gpu,就是一件很尴尬的事了。 Docker:目前很流行,环境的打包、管理等都很方便灵活,但是在W...
此包可加速 AMD、Intel 和 NVIDIA GPU 上的工作流。如果你更熟悉本机 Linux 环境,则建议在WSL 中运行 TensorFlow with DirectML。如果你更熟悉 Windows,我们建议在本机 Windows 上运行 TensorFlow with DirectML。PyTorch with DirectML如果你是学生、初学者或专业人士,使用 PyTorch 并正在寻找一个能在各种支持 ...
Once a Windows NVIDIA GPU driver is installed on the system, CUDA becomes available within WSL 2. The CUDA driver installed on Windows host will be stubbed inside the WSL 2 aslibcuda.so, thereforeusers must not install any NVIDIA GPU Linux driver within WSL 2. One has to be very careful...
如果你是学生、初学者或专业人士,使用 TensorFlow 并正在寻找一个能在各种支持 DirectX 12 的 GPU 上运行的框架,则我们建议设置 TensorFlow with DirectML包。 此包可加速 AMD、Intel 和 NVIDIA GPU 上的工作流。 如果你更熟悉本机 Linux 环境,则建议在 WSL 中运行 TensorFlow with DirectML。
可以看到GPU用起来了: 虽然笔者的GPU是老掉牙的MX150,但性能明显比CPU模式要好很多,CPU跑这个问题要3分钟左右才有响应,但是GPU10多秒就开始有流输出了。但奇怪的是流输出开始后,GPU的使用率立马又掉下去了,不知道这个是bug还是feature还是笔者哪里没弄对,后面再研究一下。
wsl 怎么设置gpu 安装前浏览微软官方WSL文档还是必要的,推荐使用win11。 1. Microsoft Store 下载 Ubuntu18.04.5 LTS, 注意我在安装Ubuntu20.04时遇到gcc-8安装不了的问题,所以选择18.04.5版本的。打开Ubuntu设置用户名和密码。 2. 更新,安装必要的包,注意gcc不能版本过高,不然CUDA安装不了。
GPU in Windows Subsystem for Linux (WSL) | NVIDIA Developer 查看显卡驱动版本,及最大支持cuda版本,例如,如下图,本人最大支持12.1cuda nvidia-smi 安装合适的cuda版本和Cudnn CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer cuDNN Download | NVIDIA Developer ...
conda create-n gpu python=3.7 2. 激活虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda activate gpu 3. 选择适用于GPU的深度学习框架 对于TensorFlow: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda install tensorflow-gpu ...
了解如何使用 NVIDIA CUDA、TensorFlow-DirectML 和 PyTorch-DirectML 设置适用于 Linux 的 Windows 子系统。 了解如何将 GPU 加速与 WSL 配合使用来支持机器学习训练方案。