在WSL2环境中，通过交互式编辑器验证GPU的调用。仅当Cuda计算成功时，才能确认GPU已被正确调用，从而验证Torch安装成功。通过以上步骤，你可以在Windows环境下成功安装并配置WSL2、Cuda、Miniconda和Torch，从而优化深度学习开发环境。
直接打开Torch官网 挑一个你的小于或者等于你的Cuda的平台,使用安装命令安装即可。 要点:1. torch官网要代理才能进。 2. 如果安装得很慢也需要代理。 验证GPU能否被调用 打开WSL2,输入python进入交互式编辑器 import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") x = torch.tensor([...
安装Miniconda，从镜像源选择Linux版本的下载链接，使用`wget`下载，注意选择64位版本。下载完成后，不使用`sudo`直接安装，安装完成后重启终端。接着，访问Torch官网，根据你的Cuda版本选择相应的安装命令，可能需要使用代理。在WSL2环境中，通过交互式编辑器验证GPU的调用，仅当Cuda计算成功时，才能确认GPU...
如果你使用的是Ubuntu，他们推荐了设置CUDA的步骤。实际上很容易。请点击这里-https://ubuntu.com/tutori...
2,Cuda安装 2.1 安装 2.2 验证 3,cuDNN安装 4,Torch安装 4.1,virtualenv 安装 4.2,torch安装 系列二:WSL2: VSCode + Virtualenv的使用与配置 1,NVIDIA Drivers for CUDA on WSL安装 对于wls2 ubuntu方式的安装,显卡驱动和cuda是分别安装在windows下和ubuntu下的,这里先看windows下显卡驱动的安装。 Microsoft官网...
ubuntu 主机安装了cuda和GPU，但pytorch(WSL2)找不到WSL的棘手之处在于你可能有多个版本的python。无论...
https://developer.nvidia.com/blog/leveling-up-cuda-performance-on-wsl2-with-new-enhancements/ 主要步骤 1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 cuda 驱动 on wsl https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download 不知道为啥,这个没有特别说明和wsl 有啥关系。。。我已经有驱动了,这个不知道装了个啥。做...
For example, NVIDIA CUDA in WSL, TensorFlow-DirectML and PyTorch-DirectML all offer different ways you can use your GPU for ML with WSL. To learn more about the reasons for choosing one versus another, see GPU accelerated ML training. This guide will show how to set up: NVIDIA CUDA if ...
Compute Platform根据CUDA的安装版本来进行选择,CUDA版本高于11.8选择CUDA 12.1,反之选择CUDA 11.8。 4.2验证pytorch是否安装成功 在命令行界面输入python进入到python编辑,输入import torch以验证pytorch是否安装成功,如果没有报错即代表安装成功。 5.cuDNN(CUDA Deep Neural Network library) ...
>>> import torch >>> torch.cuda.is_available() True >>> a = torch.rand((1,1)).cuda() >>> print(a) tensor([[0.5631]], device='cuda:0') >>> 成功! 官方文档写的很好,大家可以参考 CUDA on WSL User Guidedocs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html 15. TorchServe on ...