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([1.0, 2.0, 3.0])...
sudo apt-key add /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-4-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda 5. 安装docker 别试Docker for Windows了,试过了,不能用,cuda-sample:nbody能跑,但其它例如cuda、torch、tf之类的镜像都检测不到gpu,有问题。 直接在WSL2内安装nvidia-docker ...
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...
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...
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...
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...
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...
>>> 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 ...
下面是安装命令 如果你的cuda是别的版本把cu118替换成你的cuda版本 建议如果你机器上跑多个项目 对pytorch要求不一样的话 用conda创建多个环境 然后到虚拟环境下去pip安装对应版本pytorch pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 如果要装之前版本的pytorch去...