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
概述因为某些需要在Linux上安装显卡驱动，这里记录一下安装过程。环境ManjaroRTX 2060下载驱动安装包到官网https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/搜索下载即可： 选择自己的显卡型号即可，笔者选择参考如下： 搜索下载即可，下载之后是一个.run文件，加上执行权限：sudo chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-45
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2024-07-19 10:41:29
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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
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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熟悉IT历史的朋友一定不会忘记98蓝屏事件：时任微软CEO的比尔·盖茨和助理 Chris Capossela在1998年春季计算机分销商展会（COMDEX ）现场演示Windows 98的“即插即用”（plug-and-play）新特性时，经历了演示计算机当场冷不丁甩出蓝屏死机（Blue Screen of Death，简称BSOD）界面的尴尬一幕： 尽管微软极力想要化解其中的尴尬，但
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2024-04-24 09:56:26
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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
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
Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境最近升级到了Windows11，突然有个大胆的想法：在Windows11上安装WSL，将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起，又能在Linux中敲代码。当前时间：2022-08-13，本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法，如果时间比较长了，可能需要切换到最新的官方文档。本文章为
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2024-04-23 14:00:23
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WSL 2将支持GPU，还能运行GUI应用！1. 安装WSL 2
1.1 Windows系统版本需要WSL 2仅适用于Windows 10版本18917或更高版本。Windows版本验证，命令常规中用ver检测：C:\Users\kylin>ver
Microsoft Windows [版本10.0.18362.778]1.2 Windows更新与Windows预览体验计划开启具体相关操作
目录1. 概述2. windows环境安装2.1 电脑配置2.2 安装PyTorch2.3 安装CUDA和cuDNN2.4 环境变量配置2.5 测试3. WSL Linux环境安装（ubuntu）3.1 安装 ubuntu3.2 安装CUDA3.3 安装PyTorch1. 概述深度学习的库基本都基于CUDA，需要购买Nvidia芯片的显卡。有了GPU显卡，可以在windows环境、Linux环境等
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，
安装前浏览微软官方WSL文档还是必要的，推荐使用win11。1. Microsoft Store 下载 Ubuntu18.04.5 LTS, 注意我在安装Ubuntu20.04时遇到gcc-8安装不了的问题，所以选择18.04.5版本的。打开Ubuntu设置用户名和密码。2. 更新，安装必要的包,注意gcc不能版本过高，不然CUDA安装不了。sudo apt update
sudo apt ins
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2024-10-18 15:53:58
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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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1. 需求目的由于Linux服务器难以访问的原因，决定自己再windows本地搭建一套可以运作的编译链。代码的上传和下载通过TortoiseGit进行实现，编辑使用本地SourceInsight4.0进行实现。唯独编译环境难以实现，代码的编译使用Linux的服务器上的RISCV GCC 进行编译的，本地没有Linux环境，所以需要创建搭建本地Linux服务器编译环境。编译环境搭建有以下几种方案：1
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2024-05-25 14:31:31
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概述运行环境WSL2 版本 Windows 11 专业版 版本 22H2 安装日期 2022/5/12 操作系统版本 22624.1680 体验 Windows Feature Experience Pack 1000.22641.1000.0总结根据官方教程将WSL2与idea集成的时候，firewall configuration这一小节是必须做的部分目前这个win11版本有问题，这里提
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2023-08-08 10:42:21
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文章目录一、安装WSL2.0二、安装Ubuntu20.04LTS三、配置ssh四、设置分发版本五、常见问题解决5.1 安装失败并出现错误 0x800700035.2 WslRegisterDistribution 失败并出现错误 0x8007019e5.3 安装失败，出现错误 0x80070003 或错误 0x803701025.4 尝试升级时出错：Invalid command line op
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2023-09-15 17:55:28
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--------------------2020/05/26更新-------------------------------没事折腾可以，不过如果需要生产实践，还是老老实实用虚拟机模拟生产linux环境，WSL不推荐。原因是：WSL只是一个模拟的环境，我在安装过程中发现，核心环境还是基于windows安装docker，那倒不如直接在桌面装docker，还有可视化界面。--
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2023-09-03 15:35:26
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&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）  
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
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
