99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話:13121318867

登錄
首頁大數(shù)據(jù)時代如何使用wsl2搭建基于Tensorflow GPU的深度學(xué)習(xí)環(huán)境?
如何使用wsl2搭建基于Tensorflow GPU的深度學(xué)習(xí)環(huán)境?
2023-03-31
收藏

WSL2(Windows Subsystem for Linux)是一種在 Windows 10 上運(yùn)行 Linux 內(nèi)核的子系統(tǒng),可以讓用戶在 Windows 系統(tǒng)中使用 Linux 工具和命令行。TensorFlow 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)平臺,在 NVIDIA GPU 上使用 TensorFlow 可以加速模型訓(xùn)練。本文將介紹如何在 WSL2 上搭建基于 TensorFlow GPU 的深度學(xué)習(xí)環(huán)境。

步驟一:安裝 WSL2

在 Windows 10 中啟用 WSL2 需要滿足以下條件:

  • 使用 Windows 10 版本2004或更高版本
  • 啟用了虛擬化功能
  • 安裝了適用于 x64 計算機(jī)的 Windows 10 Home 或 Windows 10 Pro。
  • 安裝了最新的 Windows 更新。

按照以下步驟啟用 WSL2:

  1. 打開 PowerShell 作為管理員。

  2. 運(yùn)行以下命令來啟用虛擬化功能:

    dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
    
  3. 下載并安裝 WSL2 Linux 內(nèi)核更新程序:

    • 下載地址:https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
    • 安裝程序后重啟計算機(jī)。
  4. 將 WSL2 設(shè)置為默認(rèn)版本:

    wsl --set-default-version 2
    
  5. 在 Microsoft Store 中下載并安裝 Ubuntu 或其他喜歡的 Linux 發(fā)行版。

  6. 啟動 Ubuntu 并設(shè)置用戶名和密碼,完成 WSL2 安裝。

步驟二:安裝 NVIDIA 驅(qū)動程序

由于 TensorFlow 使用 NVIDIA GPU 加速,需要先在 WSL2 中安裝 NVIDIA 驅(qū)動程序。需要注意的是,WSL2 不支持直接訪問 GPU,需要安裝 NVIDIA 驅(qū)動程序和 CUDA 工具包,然后通過 CUDA 提供的 API 調(diào)用 GPU。

  1. 下載適用于 Linux 的 NVIDIA 驅(qū)動程序:

    • 下載地址:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
    • 選擇 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> Long Lived Branch -> Latest Version,下載 .run 文件。
  2. 安裝驅(qū)動程序:

    • 在 Ubuntu 中打開終端,切換到 .run 文件所在目錄。

    • 運(yùn)行以下命令添加執(zhí)行權(quán)限:

      chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-.run
      
    • 運(yùn)行以下命令安裝 NVIDIA 驅(qū)動程序:

      sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-.run
      
    • 重新啟動 Ubuntu。

步驟三:安裝 CUDA 工具包和 cuDNN

CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA 開發(fā)的用于 GPU 加速計算的平臺,包括 C 編程語言擴(kuò)展和運(yùn)行時庫。cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是 NVIDIA 開發(fā)的用于深度學(xué)習(xí)的 GPU 加速庫。

  1. 下載適用于 Linux 的 CUDA 工具包:

    • 下載地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    • 選擇 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04 -> deb (local),下載 .deb 文件。
  2. 安裝 CUDA 工具包:

    • 在 Ubuntu 中打開終端,切換到 .deb 文件所在目錄。

    • 運(yùn)行以下命令安裝 CUDA 工具包:

      sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.0-1_amd64.deb
      sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local/7fa2af80.pub
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install cuda
      
  3. 添加環(huán)境變量:

    • 運(yùn)行以下命令打開 .bashrc 文件:

      nano ~/.bashrc
      ``
  1. 在文件末尾添加以下內(nèi)容:

    export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    
  2. 保存并退出 .bashrc 文件,運(yùn)行以下命令更新環(huán)境變量:

    source ~/.bashrc
    
  3. 下載適用于 Linux 的 cuDNN 庫:

    • 下載地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
    • 注冊 NVIDIA 開發(fā)者計劃賬戶,選擇 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04,下載 .deb 文件。
  4. 安裝 cuDNN 庫:

    • 在 Ubuntu 中打開終端,切換到 .deb 文件所在目錄。

    • 運(yùn)行以下命令安裝 cuDNN 庫:

      sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.6_amd64.deb
      

步驟四:安裝 TensorFlow GPU

  1. 在 Ubuntu 中打開終端,運(yùn)行以下命令安裝 TensorFlow GPU:

    pip3 install tensorflow-gpu
    
  2. 驗(yàn)證 TensorFlow 是否正確安裝:

    • 在 Python 中運(yùn)行以下代碼:

      import tensorflow as tf
      print(tf.__version__)
      
    • 如果輸出版本號,則表示 TensorFlow GPU 已成功安裝。

結(jié)論

本文介紹了如何在 WSL2 上搭建基于 TensorFlow GPU 的深度學(xué)習(xí)環(huán)境。需要先安裝 WSL2,然后安裝 NVIDIA 驅(qū)動程序和 CUDA 工具包,最后安裝 cuDNN 庫和 TensorFlow GPU。安裝過程可能會遇到某些問題,需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)試和解決。如果您是第一次使用深度學(xué)習(xí)平臺,可以參考 TensorFlow 的官方文檔學(xué)習(xí)相關(guān)知識。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }