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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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
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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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，
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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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
&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
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
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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WSL2-Ubuntu20.04配置深度学习环境（CUDA、CUDNN、Pytorch）一、前言现在网上的教程众说纷纭，都不是特别齐全，次帖旨在记录自己安装wsl2遇到的坑。二、安装WSL2WSL2与WSL1有本质上的区别，由于整个架构的更换，WSL2能够很好的支持电脑的GPU，这也是为什么采用WSL2的原因。注：作者认为WSL2在windows11环境上才能更好运行（都是多次尝试后血的教训）第一
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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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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在WSL中使用GPU的Ollama：问题背景与解决方案
在现代计算领域，使用GPU加速计算任务已经成为一种趋势。作为一种流行的机器学习和数据处理工具，Ollama为开发者提供了极大的便利。然而，在Windows子系统Linux（WSL）环境中，成功使用GPU进行相关操作却面临着许多挑战。此篇博文将描述WSL中使用GPU的Ollama的一个常见问题、分析根因以及提供解决方案，帮助用户便捷地解决此问
