Последняя версия TensorFlow не поддерживает ускорение NVIDIA CUDA/CuDNN в операционных системах Windows 10/11. Итак, если вы хотите настроить последнюю версию среды разработки TensorFlow с ускорением NVIDIA CUDA/cuDNN в Windows 10/11, вам необходимо сделать это через подсистему Windows для Linux (WSL).
В этой статье мы покажем вам, как установить WSL в Windows 10/11 и получить к нему доступ. Мы также покажем вам, как установить последнюю версию TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL в Windows 10/11.
Тема содержания:
- Установка драйверов графического процессора NVIDIA в Windows 10/111
- Установка NVIDIA CUDA и cuDNN в Windows 10/11
- Установка WSL в Windows 10/11
- Доступ к терминалу WSL Ubuntu Linux в Windows 10/11
- Проверка возможности доступа системы Ubuntu WSL к графическому процессору NVIDIA в Windows 10/11
- Установка Python 3 PIP в системе Ubuntu WSL
- Обновление PIP Python 3 в системе Ubuntu WSL
- Установка TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL
- Проверка работы ускорения TensorFlow CUDA в системе Ubuntu WSL
- Доступ к системе Ubuntu WSL с помощью кода Visual Studio для разработки TensorFlow
- Заключение
Установка драйверов графического процессора NVIDIA в Windows 10/11
Чтобы TensorFlow мог получить доступ к графическому процессору NVIDIA для ускорения CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL в Windows 10/11, на вашем компьютере должен быть установлен графический процессор NVIDIA и установлен драйвер графического процессора NVIDIA в Windows 10/11. Если на вашем компьютере установлен графический процессор NVIDIA и вам нужна помощь в установке драйвера графического процессора NVIDIA в Windows 10/11, прочитайте эту статью .
Установка NVIDIA CUDA и cuDNN в Windows 10/11
После установки драйверов графического процессора NVIDIA в вашей системе Windows 10/11 вам необходимо установить NVIDIA CUDA и NVIDIA cuDNN для ускорения TensorFlow CUDA/cuDNN для работы в системе Ubuntu WSL.
Если вам нужна помощь в установке NVIDIA CUDA в операционной системе Windows 10/11, прочитайте эту статью .
Если вам нужна помощь в установке NVIDIA cuDNN в операционной системе Windows 10/11, прочитайте эту статью.
Установка WSL в Windows 10/11
Чтобы установить WSL в Windows 10/11, откройте приложение Терминал и выполните следующую команду:
$ wsl – установить
Нажмите «Да».
WSL устанавливается. Это займет некоторое время.
Как только вы увидите следующее приглашение, нажмите «Да».
Установка должна продолжиться.
Устанавливается операционная система Ubuntu Linux. Это займет некоторое время.
ПРИМЕЧАНИЕ: Ubuntu — операционная система Windows WSL по умолчанию.
На этом этапе система Ubuntu Linux WSL должна быть установлена на вашем компьютере с Windows 10/11.
Чтобы изменения вступили в силу, перезагрузите компьютер.
После загрузки компьютера должно появиться окно терминала с просьбой настроить первого пользователя Ubuntu.
Введите имя пользователя системы Ubuntu WSL и нажмите < Входить >.
Введите пароль для входа в систему для нового пользователя и нажмите <. Входить >.
Повторно введите пароль для входа и нажмите <. Входить >.
Необходимо создать новую учетную запись пользователя для системы Ubuntu WSL, и Ubuntu должна быть готова к использованию.
Доступ к терминалу WSL Ubuntu Linux в Windows 10/11
Чтобы получить доступ к терминалу системы Ubuntu Linux WSL, откройте приложение «Терминал» в Windows 10/11 и нажмите > Убунту .
Должен быть открыт терминал системы Ubuntu Linux WSL.
Проверка возможности доступа системы Ubuntu WSL к графическому процессору NVIDIA в Windows 10/11
Чтобы проверить, может ли система Ubuntu WSL получить доступ к графическому процессору NVIDIA вашего компьютера с Windows 10/11, выполните следующую команду из терминала системы Ubuntu WSL:
$nvidia-smi
Если система Ubuntu WSL может получить доступ к графическому процессору NVIDIA вашего компьютера с Windows 10/11, вы увидите информацию об использовании вашего графического процессора NVIDIA, как показано на следующем снимке экрана:
Установка Python 3 PIP в системе Ubuntu WSL
Чтобы установить TensorFlow в системе Ubuntu WSL, вам необходимо установить PIP Python 3 в системе Ubuntu WSL. Вы можете установить Python 3 PIP в системе Ubuntu WSL из официального репозитория пакетов Ubuntu.
Сначала обновите кеш базы данных пакетов APT с помощью следующей команды:
$ sudo apt обновление
Чтобы установить Python 3 PIP в системе Ubuntu WSL, выполните следующую команду:
$ sudo apt установить python3-pip
Для подтверждения установки нажмите «Y», а затем нажмите < Входить >.
Python 3 PIP устанавливается в системе Ubuntu WSL. Это займет некоторое время.
На этом этапе Python 3 PIP должен быть установлен в системе Ubuntu WSL.
Чтобы проверить, доступен ли Python 3 PIP в системе Ubuntu WSL, выполните следующую команду:
$ пип – версия
Как видите, в нашей системе Ubuntu WSL установлен Python 3 PIP 22.0.2.
Обновление PIP Python 3 в системе Ubuntu WSL
Чтобы установить последнюю версию TensorFlow, вам необходимо установить последнюю версию Python 3 PIP в вашей системе Ubuntu WSL.
Чтобы установить последнюю версию TensorFlow, вам необходимо установить последнюю версию Python 3 PIP в вашей системе Ubuntu WSL.
$ pip install – обновить pip
Python PIP следует обновить до последней версии (версия 23.2.1 на момент написания этой статьи).
$ пип – версия
Установка TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL
Чтобы установить TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL вашей Windows 10/11, выполните следующую команду:
$ pip install tensorflow[and-cuda]
TensorFlow с поддержкой NVIDIA CUDA/cuDNN и необходимыми зависимостями загружается и устанавливается. Это займет некоторое время.
На этом этапе в системе Ubuntu WSL должен быть установлен TensorFlow с поддержкой NVIDIA CUDA/cuDNN.
Проверка работы ускорения TensorFlow CUDA в системе Ubuntu WSL
Чтобы проверить, работает ли ускорение TensorFlow CUDA в системе Ubuntu WSL, откройте интерактивную оболочку/интерпретатор Python 3 с помощью следующей команды:
$ питон3
Чтобы импортировать TensorFlow, запустите следующую строку кода:
$ импортировать тензорный поток как tf
Чтобы проверить, правильно ли импортирован TensorFlow, напечатайте номер версии TensorFlow с помощью следующей строки кода:
$ tf.__version__
Как видите, в нашей системе Ubuntu WSL установлен TensorFlow 2.14.0.
Чтобы проверить, доступен ли ваш графический процессор NVIDIA для ускорения TensorFlow CUDA, выполните следующую строку кода:
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
Как видите, для TensorFlow доступно устройство с графическим процессором. Таким образом, TensorFlow может использовать графический процессор NVIDIA вашего компьютера для ускорения CUDA.
Чтобы выйти из интерактивной оболочки/интерпретатора Python 3, выполните следующую строку кода:
$ выйти()
Доступ к системе Ubuntu WSL с помощью кода Visual Studio для разработки TensorFlow
Visual Studio Code — отличный редактор кода для разработки TensorFlow. Если вы хотите получить доступ к системе Ubuntu WSL с помощью Visual Studio Code для разработки TensorFlow и вам нужна помощь в этом, прочитайте эту статью.
Заключение
В этой статье мы показали вам, как установить Ubuntu Linux через WSL в Windows 10/11. Мы также показали вам, как получить доступ к терминалу системы Ubuntu WSL в Windows 10/11 и как установить последнюю версию TensorFlow с поддержкой ускорения NVIDIA CUDA/cuDNN в системе Ubuntu WSL.