在这个逐步的教程中学习如何在 Ubuntu 上安装 Budgie 桌面。在所有各种 Ubuntu 版本中，Ubuntu Budgie 是最被低估的版本。它外观优雅，而且需要的资源也不多。阅读这篇 《Ubuntu Budgie 点评》或观看下面的视频，了解 Ubuntu Budgie 18.04 的外观如何。Ubuntu 18.04 Budgie Desktop Tour [It's Elegant
wsl2的安装及相关环境配置1. 设置->更新和安全->开发者选项->开发人员模式
2. 设置->应用->应用和功能->程序和功能->程序和功能->启用或关闭windows功能->适用于linux的windows子系统
命令行方式:
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsof
在这篇文章中，我将详细记录如何在WSL（Windows Subsystem for Linux）上部署Ubuntu并设置Ollama，并确保能够利用GPU加速。针对“wsl ubuntu ollama gpu”的问题，我们将分解整个过程为一系列清晰的步骤。这将包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、迁移指南和最佳实践等部分。我会尽量用直白的语气来阐述这个过程。
## 环境预检
在开始之前，
前言：WSL VS VM，在NVIDIA的管网已经有了明确的说明：既然WSL 的默认设置为在不离开 Windows 的情况下开发跨平台应用程序，那么， WSL 中启用 GPU 加速，提供了对硬件的直接访问为必然。这对GPU加速的AI / ML训练提供了支持，并能够开发和测试基于技术构建的应用程序，例如OpenVINO，OpenGL和CUDA，这些技术针对Ubuntu，同时停留在Windows上搞事
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2024-07-22 10:59:08
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WSL2+Anaconda+VS Code+OpenCV+Cuda是最快速、最佳体验环境搭建方案。ps:GUI（图形界面）很容易解决，sudo apt install gedit 下面进入正题。众所周知，WSL默认不支持USB设备，学习OpenCV怎能没有摄像头！我搜遍全网，发现Google上的教程基本都
一 wsl安装1 windows搜索框搜索，启动或关闭windows功能，点击找到，适用于linux的windosw子系统，然后按照提示要求进行重启即可2 windows搜索框搜索，store,进入微软官方商城，然后搜索ubuntu，此处我选择下列版本进行安装下载太慢了，且下载失败2.1 方法22.1.1 win+X，管理员身份打开 PowerShell 工具，输入下列命令启用WSLdism.ex
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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文章大纲CUDA 简介cuDNN 8 简介tensorflow 2.x 版本和 CUDA 对应关系windows 本地原生方式主要步骤1. CUDA 本地安装2. cuDNN 本地安装3. 环境变量相关配置4. anaconda 环境构建验证安装效果参考文献 windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 – 本地原生方式windows 11 搭
ubuntu 安装windows出现的grub丢失 (没有动分区)
（1）从U盘启动试用版ubuntu
（2）找到原有ubuntu系统分区，最后一个字段system ->是linux
sudo fdisk -l （3）挂载系统所在分区 mount /dev/sda7/mnt （4）安装grub grub-install --boot-directory=/mn
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2024-07-12 17:35:56
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今天本来打算给笔记本安装一个ubuntu系统, 一不小心把原来windows的数据给格了, 好伤心啊. 好多资料,照片,片子都没有了. 伤心之余, 决定重新安装Windows 7 以及 ubuntu.重新安装win7后, 诡异的问题出现. 当我再打算安装ubuntu的时候, 在ubuntu的磁盘管理界面, 无法识别 windows系统及其分区. 在ubuntu看来,就是一整块为分区的硬盘. 这没法
WSL 2 是适用于 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本，它支持适用于 Linux 的 Windows 子系统在 Windows 上运行 ELF64 Linux 二进制文件。它的主要目标是提高文件系统性能，以及添加完全的系统调用兼容性。这一新的体系结构改变了这些 Linux 二进制文件与Windows 和计算机硬件进行交互的方式，但仍然提供与 WSL 1（当前
原创
2023-01-05 12:24:35
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首先，何为WSL?WSL即Windows Subsystem for Linux，是Windows上可运行的Linux子系统。并不是虚拟机，WSL可以与Windows宿主机共享存储空间，可以快速启动。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
随着Html5的正式定稿，移动前端步入APP世界的步伐也随之加速。目前主流的两大手机系统厂商（google、苹果）都是Html5的参与者，所以这两大系统在对html5的支持上基本是没什么问题的。然而对于很多开发者来说，也许仅仅是因为使用前的一番可行性分析便放弃这种方案。因为很多资料都叙述着Html5相比原生App的各种不足。其中最尴尬的一条莫过于“性能”问题。因为这个问题，刚开始接触的时候我也
文章目录启用“虚拟机平台”可选组件安装Ubuntu如果ubuntu安装之后运行报错下载 Linux 内核更新包使用命令行设置要由 WSL 2 支持的发行版 启用“虚拟机平台”可选组件以管理员身份打开 PowerShell 并运行：Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform或者直接在这里打开启用
通过WSL2来实现TF的GPU加速为什么要用WSL（Windows Subsystem Linux）安装WSL2，miniconda，cuda，cudnn，TA-Lib安装 WSL2安装 Miniconda3安装 CUDA安装 cuDNN安装 TensorFlow 库安装 TA-Lib 库安装其它CQF及金融量化相关的库希望这篇博客对您有所帮助 为什么要用WSL（Windows Subsyste
# Ubuntu查看PyTorch调用GPU
在深度学习领域中，GPU是必不可少的工具，其强大的并行计算能力可以大大加快模型训练的速度。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架之一，同时也支持在GPU上进行计算。在本文中，我们将介绍如何在Ubuntu系统上查看PyTorch是否调用了GPU，并提供相应的代码示例。
## 检查GPU是否可用
首先，我们需要确保我们的系统上已经正确安装了PyT
原创
2024-03-19 04:37:41
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Ubuntu18.04+CUDA10.1+TensorFlow2.3.0踩坑总结！！！CUDA版本与cuDNN以及TensorFlow的版本要对应一、安装NVIDIA驱动首先，查看自己电脑的显卡型号在终端输入命令 lspci | grep -i vga但输入后返回的是4个数字，并没有发现显卡型号参考下面链接后知道返回的是一个十六进制数字代码，根据这个数字代码可以找到相应的显卡类型。Linux(Ub
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2024-08-30 16:03:00
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最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fals
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2023-09-07 12:49:38
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在调整超参数以使我的模型更好地执行时,我注意到每次运行代码时我得到的分数(以及因此创建的模型)都不同,尽管为随机操作修复了所有种子.如果我在CPU上运行,则不会发生此问题.他们将非确定性指向“tf.reduce_sum”函数.但是,对我来说情况并非如此.可能是因为我使用的是不同的硬件(1080 TI)或不同版本的CUDA库或Tensorflow.看起来CUDA库的许多不同部分都是非确定性的,并且似
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2023-09-20 13:39:27
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TensorFlow在Mac环境下的安装前言 最近学校有一门实验课叫做「应用软件开发实践」，这门课要求在规定课时内完成自己的选题。
我们小组选择了基于深度学习的银行卡号识别系统这一题目，题目要求如下：1.数据集处理
根据本赛题提供的数据集（共1084张卡号截图及标签）实现数据增强模块，将数据集中的每一张图
