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
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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在WSL2中支持GPU
在最新的WSL2中支持了GPU，可以使用GPU加速。安装过程
注意点： (1)建议严格按步骤操作，除非明确 知道/清楚/明白 可以 略过/等效替代 某些步骤，不然不知道忽略一点什么就可能gg。 (2)安装/更新时注意各种版本，有版本要求的严格按版本要求来，没有的就用最新的，很有可能就是一点版本对不上，就运行不了。 (3)给出官方参考链接可以仔细看看，还是很靠
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2024-08-08 15:40:19
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文章目录前言一、导入相关库二、读取数据三、数据预处理四、构建模型五、训练模型六、模型预测七、效果写在最后 前言使用的百度的paddle框架，在AIstudio上面运行本次任务。一、导入相关库#一、导入相关库
import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as np二、读取数据MAX_LEN=20
#1
以后 Jupyter 也能做可视化 Debug，Jupyter 团队发布第一个 Debug 插件与内核。
Python 代码编辑器怎么选？PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色，Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作，PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。然而，因为交互式操作，很少会有开发者想到用 J
WSL1 和 WSL2WSL 1 于 2016 首次发布，在 windows 系统中可以使用linux系统。但是WSL1的缺点有：文件 I/O 慢，尤其是在大量IO操作时，例如使用 git 克隆仓库；不支持内核程序；WSL 2 针对以上两个缺点进行了修正：相比较于 WSL 1 使用翻译层将 linux 系统调用转化成 windows 系统调用，WSL 2 使用了一个轻量级的、无需维护的虚拟机，并在
&dynamics dyn_opt 模式框架配置选项，默认值为 2： 1 = 欧拉高度坐标 （已经放弃）  
如今使用win10系统的小伙伴也是越来越多了。不过从win8开始，新的Windows系统就一直有一个没解决的毛病，就是磁盘占用或cpu占用经常会100%导致电脑很卡。出现此问题，无非就是某些进程服务在作祟。当然，使用固态硬盘的朋友可能不会有这个感觉。最近，系统迷看到有小伙伴反馈，win10系统刚开机经常会很卡，使用任务管理器查看后，发现一个名为“wsappx”的进程占用了大量cpu和磁盘。很多人不
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2024-09-25 07:33:40
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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
WSL2 安装 Docker
方式一：Docker Desktop+WSL2 运行 Docker
Docker Desktop 将 Docker CE、Docker Compose、Kubernets 等软件整合在了一起进行安装，省去了一一安装的烦恼。Docker Daemon 由于是安装在宿主机上的，因此可以直接使用宿主机的网卡信息对容器进行访问。
下载安装Docker Desktop运行 D
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2024-05-09 22:35:04
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将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta.cu -IC:/cuda/include LC:/cuda......将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta
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2024-05-28 12:08:46
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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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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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对于软件测试工程师而言，所有的测试工作几乎都离不开测试环境。在我们的测试任务当中，环境搭建是一项重要的工作。它是我们测试工作能够执行的重要基础，不管是入门的初级测试还是测试专家，测试环境的学习都是必须的。下面给大家普及关于测试环境的基础概念，希望对大家有所帮助。首先，很多人有个误区，认为测试环境只是服务端的事情。其实，一个完整的测试环境是由如下几个部分构成：测试环境=软件+硬件+网络+数据准备+测
前提相信很多同学已经体验了wsl的强大,能让win电脑上少装一个虚拟机软件，但是原生的wsl操作窗口复制粘贴很不方便，对于使用习惯ssh的人来说用原生的确实有些难受，故需要配置下使用ssh进行连接操作。1、安装Ubuntu以及准备工作1、控制面板 -> 程序 -> 程序和功能 -> 启用或关闭Windows功能或Win + R运行control appwiz.cpl指令 在功能列
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2024-10-22 15:14:35
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科技媒体 Phoronix 对 Windows 10 May 2020 中 WSL 和 WSL 2 的性能进行了测试，参与测试的发行版为 Ubuntu 20.04 on WSL/WSL2 ，以及 Ubuntu 20.04 LTS，均被安装在除 Windows 之外的电脑裸机中。本次测试使用的电脑硬件设备是 Intel Core i9 10900K (Comet Lak
在win10安装wsl2和图形化界面，报错积累Error: cannot open display: localhost:0，XLaunch黑屏一、安装wsl2(ubuntu20.04)（1）准备检查更新勾选三个选项下载Linux内核更新包（2）Ubuntu下载和安装（两种方法）：wsl 改为wsl2二、图形化界面的安装（1）下载VcXsrv（2）配置（3）安装相应的组件错误积累：问题1：错误信
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，如果需要使用gpu，就是一件很尴尬的事了。Docker：目前很流行，环境的打包、管理等都很方便灵活，但是在Windows上很难使用宿主机的gpu。最终选择了WSL2。目录1、更新到WSL21.1、加
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2024-07-24 10:02:35
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目录Anaconda虚拟环境安装pytorch-GPU版本算法框架--超详细教程一、常见问题解析二、安装Anaconda1、安装Anaconda①简介②安装地址③详细安装步骤2、更新Anaconda①初始化②更新③更新环境3、常用命令4、pycharm配置虚拟环境三、安装CUDA1、环境要求2、下载3、安装四、安装cudnn1、环境要求2、下载3、解压安装①将压缩包解压②安装③添加环境变量④检验
