Versi terbaharu TensorFlow tidak menyokong pecutan NVIDIA CUDA/CuDNN secara asli pada sistem pengendalian Windows 10/11. Jadi, jika anda ingin menyediakan versi terkini persekitaran pembangunan TensorFlow dengan pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada Windows 10/11, anda perlu berbuat demikian melalui Windows Subsystem for Linux (WSL).
Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan kepada anda cara memasang WSL pada Windows 10/11 dan mengaksesnya. Kami juga akan menunjukkan kepada anda cara memasang versi terkini TensorFlow dengan sokongan pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada sistem Ubuntu WSL pada Windows 10/11.
Topik Kandungan:
- Memasang Pemacu GPU NVIDIA pada Windows 10/111
- Memasang NVIDIA CUDA dan cuDNN pada Windows 10/11
- Memasang WSL pada Windows 10/11
- Mengakses Terminal Linux Ubuntu WSL pada Windows 10/11
- Menyemak Jika Sistem Ubuntu WSL boleh Mengakses GPU NVIDIA Windows 10/11
- Memasang Python 3 PIP pada Sistem WSL Ubuntu
- Menaik taraf Python 3 PIP pada Sistem WSL Ubuntu
- Memasang TensorFlow dengan Sokongan Pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada Sistem WSL Ubuntu
- Menyemak Jika TensorFlow CUDA Acceleration Berfungsi pada Sistem WSL Ubuntu
- Mengakses Sistem WSL Ubuntu dengan Kod Visual Studio untuk Pembangunan TensorFlow
- Kesimpulan
Memasang Pemacu GPU NVIDIA pada Windows 10/11
Untuk TensorFlow mengakses GPU NVIDIA untuk pecutan CUDA/cuDNN pada sistem Ubuntu WSL pada Windows 10/11, anda mesti memasang GPU NVIDIA pada komputer anda dan memasang pemacu GPU NVIDIA pada Windows 10/11. Jika anda mempunyai GPU NVIDIA dipasang pada komputer anda dan anda memerlukan sebarang bantuan dalam memasang pemacu NVIDIA GPU pada Windows 10/11, baca artikel ini .
Memasang NVIDIA CUDA dan cuDNN pada Windows 10/11
Sebaik sahaja anda memasang pemacu GPU NVIDIA pada sistem Windows 10/11 anda, anda perlu memasang NVIDIA CUDA dan NVIDIA cuDNN untuk pecutan TensorFlow CUDA/cuDNN untuk berfungsi pada sistem Ubuntu WSL.
Jika anda memerlukan sebarang bantuan dalam memasang NVIDIA CUDA pada sistem pengendalian Windows 10/11 anda, baca artikel ini .
Jika anda memerlukan sebarang bantuan dalam memasang NVIDIA cuDNN pada sistem pengendalian Windows 10/11 anda, baca artikel ini.
Memasang WSL pada Windows 10/11
Untuk memasang WSL pada Windows 10/11, buka apl Terminal dan jalankan arahan berikut:
$ wsl –pasang
Klik pada 'Ya'.
WSL sedang dipasang. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Sebaik sahaja anda melihat gesaan berikut, klik pada 'Ya'.
Pemasangan harus diteruskan.
Sistem pengendalian Ubuntu Linux sedang dipasang. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
CATATAN: Ubuntu ialah sistem pengendalian lalai Windows WSL.
Pada ketika ini, sistem Ubuntu Linux WSL harus dipasang pada komputer Windows 10/11 anda.
Untuk perubahan berkuat kuasa, mulakan semula komputer anda.
Setelah komputer anda but, tetingkap Terminal akan dipaparkan, meminta anda menyediakan pengguna Ubuntu pertama anda.
Taipkan nama untuk pengguna sistem Ubuntu WSL dan tekan < Masuk >.
Taipkan kata laluan log masuk untuk pengguna baharu dan tekan < Masuk >.
Taip semula kata laluan log masuk dan tekan < Masuk >.
Akaun pengguna baharu harus dibuat untuk sistem Ubuntu WSL dan Ubuntu harus sedia untuk digunakan.
Mengakses Terminal Linux Ubuntu WSL pada Windows 10/11
Untuk mengakses terminal sistem WSL Linux Ubuntu, buka apl Terminal pada Windows 10/11 dan klik pada > Ubuntu .
Terminal sistem WSL Ubuntu Linux harus dibuka.
Menyemak Jika Sistem Ubuntu WSL boleh Mengakses GPU NVIDIA Windows 10/11
Untuk menyemak sama ada sistem Ubuntu WSL boleh mengakses GPU NVIDIA komputer Windows 10/11 anda, jalankan arahan berikut dari terminal sistem Ubuntu WSL:
$nvidia-smi
Jika sistem Ubuntu WSL boleh mengakses GPU NVIDIA komputer Windows 10/11 anda, anda akan melihat maklumat penggunaan GPU NVIDIA anda seperti yang ditunjukkan dalam tangkapan skrin berikut:
Memasang Python 3 PIP pada Sistem WSL Ubuntu
Untuk memasang TensorFlow pada sistem Ubuntu WSL, anda perlu memasang Python 3 PIP pada sistem Ubuntu WSL. Anda boleh memasang Python 3 PIP pada sistem Ubuntu WSL dari repositori pakej rasmi Ubuntu.
Mula-mula, kemas kini cache pangkalan data pakej APT dengan arahan berikut:
kemas kini $ sudo apt
Untuk memasang Python 3 PIP pada sistem Ubuntu WSL, jalankan arahan berikut:
$ sudo apt pasang python3-pip
Untuk mengesahkan pemasangan, tekan “Y” dan kemudian tekan < Masuk >.
Python 3 PIP sedang dipasang pada sistem Ubuntu WSL. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Pada ketika ini, Python 3 PIP harus dipasang pada sistem Ubuntu WSL.
Untuk menyemak sama ada Python 3 PIP boleh diakses pada sistem Ubuntu WSL, jalankan arahan berikut:
$ pip –versi
Seperti yang anda lihat, kami telah memasang Python 3 PIP 22.0.2 pada sistem Ubuntu WSL kami.
Menaik taraf Python 3 PIP pada Sistem WSL Ubuntu
Untuk memasang versi terkini TensorFlow, anda perlu memasang versi terkini Python 3 PIP pada sistem Ubuntu WSL anda.
Untuk memasang versi terkini TensorFlow, anda perlu memasang versi terkini Python 3 PIP pada sistem Ubuntu WSL anda.
$ pip install –upgrade pip
PIP Python harus dikemas kini kepada versi terkini (versi 23.2.1 pada masa penulisan ini).
$ pip –versi
Memasang TensorFlow dengan Sokongan Pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada Sistem WSL Ubuntu
Untuk memasang TensorFlow dengan sokongan pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada sistem Ubuntu WSL Windows 10/11 anda, jalankan arahan berikut:
$ pip pasang aliran tensor[dan-cuda]
TensorFlow dengan sokongan NVIDIA CUDA/cuDNN dan kebergantungan yang diperlukan sedang dimuat turun dan dipasang. Ia mengambil sedikit masa untuk disiapkan.
Pada ketika ini, TensorFlow dengan sokongan NVIDIA CUDA/cuDNN harus dipasang pada sistem Ubuntu WSL.
Menyemak Jika TensorFlow CUDA Acceleration Berfungsi pada Sistem WSL Ubuntu
Untuk menyemak sama ada pecutan TensorFlow CUDA berfungsi pada sistem Ubuntu WSL, buka shell/penterjemah interaktif Python 3 dengan arahan berikut:
$ python3
Untuk mengimport TensorFlow, jalankan baris kod berikut:
$ import aliran tensor sebagai tf
Untuk menyemak sama ada TensorFlow telah diimport dengan betul, cetak nombor versi TensorFlow dengan baris kod berikut:
$ tf.__version__
Seperti yang anda lihat, kami telah memasang TensorFlow 2.14.0 pada sistem Ubuntu WSL kami.
Untuk menyemak sama ada GPU NVIDIA anda tersedia untuk pecutan TensorFlow CUDA, jalankan baris kod berikut:
$ tf.config.list_physical_devices(‘GPU’)
Seperti yang anda lihat, peranti GPU tersedia untuk TensorFlow. Jadi, TensorFlow boleh menggunakan GPU NVIDIA komputer anda untuk pecutan CUDA.
Untuk keluar daripada shell/penterjemah interaktif Python 3, jalankan baris kod berikut:
$ berhenti()
Mengakses Sistem WSL Ubuntu dengan Kod Visual Studio untuk Pembangunan TensorFlow
Kod Visual Studio ialah editor kod yang hebat untuk pembangunan TensorFlow. Jika anda ingin mengakses sistem Ubuntu WSL dengan Visual Studio Code untuk pembangunan TensorFlow dan anda memerlukan sebarang bantuan dalam hal itu, baca artikel ini.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kami menunjukkan kepada anda cara memasang Ubuntu Linux melalui WSL pada Windows 10/11. Kami juga menunjukkan kepada anda cara untuk mengakses terminal sistem Ubuntu WSL pada Windows 10/11 dan cara memasang versi terkini TensorFlow dengan sokongan pecutan NVIDIA CUDA/cuDNN pada sistem Ubuntu WSL juga.