使用Windows Linux 子系统安装 Tensorflow,并使用GPU环境

news2024/9/19 7:24:25
在Microsoft Store商店安装Ubuntu 20.04

使用 nvidia-smi 命令查看GPU信息,查看支持的CUDA版本,这里最高支持11.7

安装cuda工具集

进入官网:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer,现在对应版本,点击

配置平台,根据平台选择,安装方式提供了三种:1、下载deb文件配置本地环境安装;2、通过网络加载deb文件安装;3、通过配置文件安装;

这里选择用本地deb方式,安装官方提供的命令安装:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.debsudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.debsudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda

添加环境变量:

vim ~/.bashrc

在末尾添加以下内容:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64

source ~/.bashrc

使用 nvcc -V 命令查看安装版本信息:

安装 cuDNN

上官网下载对应版本:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,下压缩包

将对应的文件包解压后,将文件拷贝到对音乐目录

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz

cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive

sudo cp lib/* /usr/local/cuda-11.7/lib64/

sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.7/include/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/lib64/*

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/*

至此gpu NN开发环境就构建好了

安装tensorflow环境

安装Anaconda

官网下载安装文件 Download Now | Anaconda

下载下来是一个Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh文件,执行脚本文件进行安装:

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

根据提示选择安装路径,推荐使用sudo安装到/usr/local/anaconda3,添加环境变量:

cd /usr/local/anaconda3/bin && conda init && cd -

设置默认不启动base环境

conda config --set auto_activate_base false

# 构建环境

conda create --name py_3.7.5_tf_gpu_env python=3.7.5 anaconda tensorflow-gpu

# 运行环境

conda activate py_3.7.5_tf_gpu_env

测试环境:

import tensorflow as tf

tf.test.is_gpu_available()


 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1937254.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

走进数组的奇妙之旅(1)

引言: 在前几篇文章中,我们深入探讨了函数的奥秘。在讲述函数知识的过程中,我们邂逅了一个新的概念,你或许还记得在演示 strcpy函数时,出现的这行代码:char1[20]{0};。当时,你是否感到好奇&…

前端组件化实践:Vue自定义加载Loading组件的设计与实现

摘要 随着前端技术的飞速发展,组件化开发已成为提高开发效率、降低维护成本的重要方法。本文介绍了前端Vue自定义加载Loading组件的设计思路与实现过程,该组件通过设置gif动画实现加载效果,可广泛应用于页面请求加载场景。通过该组件的实践&…

银行业务知识全篇(财务知识、金融业务知识)

第一部分 零售业务 1.1 储蓄业务 4 1.1.1 普通活期储蓄(本外币) 4 1.1.2 定期储蓄(本外币) 5 1.1.3 活期一本通 9 1.1.4 定期一本通 10 1.1.5 电话银行 11 1.1.6 个人支票 11 1.1.7 通信存款 13 1.1.8 其他业务规…

解决AI训练中的“Convergence Warning”报错:提高模型稳定性 ️‍♂️

解决AI训练中的“Convergence Warning”报错:提高模型稳定性 🏋️‍♂️ 解决AI训练中的“Convergence Warning”报错:提高模型稳定性 🏋️‍♂️摘要引言“Convergence Warning”报错的成因分析 🤔1. 学习率设置不当2…

昇思学习打卡-23-生成式/CycleGAN图像风格迁移互换

文章目录 模型介绍网络结构数据集可视化网络的其他细节模型推理 模型介绍 CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络,实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。 该模型一个重要应用领域是域迁移(Do…

VMware中Ubuntu磁盘空间的清理

最近发现Ubuntu占用空间过大,在网上找了一些方法,在这里总结一下。 1.删除快照 把不需要的快照删除,但要注意删除快照可能会影响到后续的快照链。每个快照依赖于前面的快照。如果删除一个中间快照,虚拟机可能无法找到完整的差异…

谷粒商城实战笔记-36-前端基础-Vue-介绍HelloWorld

文章目录 一,MVVM 思想直接操作DOM的示例使用Vue和MVVM的示例MVVM与DOM操作的主要区别 二,Vue 简介三,第一个Vue项目1 新建项目2 安装依赖3 使用Vue 这一节的主要内容是演示Vue的简单使用。 一,MVVM 思想 M:即 Model…

基础vrrp(虚拟路由冗余协议)

一、VRRP 虚拟路由冗余协议 比如交换机上联两个路由器,由两个路由虚拟出一台设备设置终端设备的网关地址,两台物理路由的关系是主从关系,可以设置自动抢占。终端设备的网关是虚拟设备的ip地址,这样,如果有一台路由设备…

c++模板初识

目录 一、 泛型编程 二、 函数模板 1.函数模板概念 2.函数模板格式 3.函数模板的原理 4.函数模板的实例化 1. 隐式实例化&#xff1a;让编译器根据实参推演模板参数的实际类型 2.显式实例化&#xff1a;在函数名后的<>中指定模板参数的实际类型 5.模板参数的…

万物互联时代,手机丢了我们该怎么办?

万物互联时代&#xff0c;我们的手机丢了该怎么办&#xff1f;全身家当都在一部手机里&#xff0c;这个时候我们更要冷静&#xff0c;然后先尝试着打电话、发短信、定位找手机。 如果实在找不到的话&#xff0c;先借个电话号码把以下四件事给做好&#xff1a; ①挂失手机号&am…

《昇思25天学习打卡营第21天|Pix2Pix实现图像转换》

Pix2Pix 是一种图像转换模型&#xff0c;使用条件生成对抗网络&#xff08;Conditional Generative Adversarial Networks&#xff0c;cGANs&#xff09;实现图像到图像的转换。它主要由生成器&#xff08;Generator&#xff09;和判别器&#xff08;Discriminator&#xff09;…

【UE5.1】NPC人工智能——04 NPC巡逻

效果 步骤 一、准备行为树和黑板 1. 对我们之前创建的AI控制器创建一个子蓝图类 这里命名为“BP_NPC_AIController_Lion”&#xff0c;表示专门用于控制狮子的AI控制器 2. 打开狮子蓝图“Character_Lion” 在类默认值中将“AI控制器类”修改为“BP_NPC_AIController_Lion” 3…

数据编织 Data Fabric:解决“数据孤岛”的新思路

一个不争的事实是&#xff0c;企业内部数据孤岛的形成&#xff0c;根因在于业务发展的复杂性与技术迭代的快速性导致。具体而言&#xff0c;随着企业业务快速增长&#xff0c;如新生产线的引入或外部公司的并购&#xff0c;这些活动往往伴随着新系统上线与独立数据体系的融入&a…

AI算法24-决策树C4.5算法

目录 决策树C4.5算法概述 决策树C4.5算法简介 决策树C4.5算法发展历史 决策树C4.5算法原理 信息熵&#xff08;Information Entropy&#xff09; 信息增益&#xff08;Information Gain&#xff09; 信息增益比&#xff08;Gain Ratio&#xff09; 决策树C4.5算法改进 …

产品经理-工作中5大类技术名词解析(19)

在产品经理与开发的团队协作中,如果自己知道一些专业术语,对业务的开展是有帮助的&#xff0c;很多时候,在沟通过程当中,就是因为自己不懂,所以才不知道怎么去做,想要什么样的结果 在力所能及的情况下,平时,多了解一些专业术语,是有好处的 数据结构 数据结构是技术人员将数据进…

LeetCode——被管绕的区域

题目描述 给你一个 m x n 的矩阵 board &#xff0c;由若干字符 X 和 O 组成&#xff0c;捕获 所有 被围绕的区域&#xff1a; 连接&#xff1a;一个单元格与水平或垂直方向上相邻的单元格连接。区域&#xff1a;连接所有 O 的单元格来形成一个区域。围绕&#xff1a;如果您可…

数据库系统概论:事务与并发一致性问题

随着网络应用的普及&#xff0c;数据库并发问题变得越来越重要。数据库并发指的是多个用户或进程同时访问和操作数据库的能力。它是数据库系统性能优化的重要方面&#xff0c;旨在提高系统的吞吐量和响应时间&#xff0c;以满足多用户同时访问数据库的需求。然而&#xff0c;这…

GPT-4o模型开通使用教学,解除使用限制【Outlook版】

OpenAI的GPT-4o模型免费用户都可以使用&#xff0c;但是遗憾的是每三小时可以使用十次问答。 但是还是有好多同学连使用都不会&#xff0c;今天这篇文章教会你如何使用并解除使用限制。 大家可以使用Outlook邮箱。 打开outlook官网选择中间获得免费账户。 ​ 在接下来的邮…

AGI 之 【Hugging Face】 的【零样本和少样本学习】之一 [构建标记任务] / [ 基线模型 ] 的简单整理

AGI 之 【Hugging Face】 的【零样本和少样本学习】之一 [构建标记任务] / [ 基线模型 ] 的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【零样本和少样本学习】之一 [构建标记任务] / [ 基线模型 ] 的简单整理 一、简单介绍 二、零样本学习 (Zero-shot Learning) 和少样本学习…

【Qt】常用控件

文章目录 QWidgetenabledgeometrywindow framewindowTitlewindowIconqrc资源管理windowOpacitycursorfonttoolTipfocusPolicystyleSheet 按钮类PushButtonRadioButtonCheckBoxSignals 显示类LabelLCDNumberProgressBarCalendar 输入类LineEditTextEditComboBoxSpinBoxDateTimeE…