WSL Ubuntu安装TensorFlow-GPU、PyTorch-GPU

在Windows 11的WSL Ubuntu中安装TensorFlow-GPU、PyTorch-GPU


0、WSL Ubuntu安装

  • 在Windows 11的商店中下载即可,此处以Ubuntu22.04.3为例

1、CUDA Toolkit安装

  • 参考公孙启 的文章Windows11 + WSL Ubuntu + Pycharm + Conda for deeplearning
  • 前往nVidia官网下载CUDA Toolkit,这里以11.8为例,因为PyTorch目前支持11.8和12.1两个版本的CUDA
  • 下载时注意选择WSL-Ubuntu,根据网页下方提供的命令依次输入即可完成安装
  • 配置环境变量
    • sudo vi ~/.bashrc

    • 添加以下内容,

      bash 复制代码
      export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
      export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    • 更新环境变量,source ~/.bashrc

  • 测试,输入nvcc -V,输出如下内容

2、cuDNN安装

  • 前往nVidia官网下载cuDNN,下载时注意选择版本,这里以11.X为例

  • 下载到Windows系统上后,将文件复制到WSL的Ubuntu系统中,注意 ,在WSL中,Windows系统的路径变为/mnt/c/Users/zhangsan/Desktop/xxxxx

  • 解压文件,将include、lib文件夹下的文件复制到/usr/local/cuda-11文件夹下

    bash 复制代码
    # 复制     
    sudo cp -r lib/* /usr/local/cuda-11/lib64/
    sudo cp -r include/* /usr/local/cuda-11/include/
    
    # 修改权限
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11/include/cudnn*
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11/lib64/libcudnn*
  • 测试,输入 cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2,结果如下:

3、Anaconda安装及清华镜像配置

4、TensorFlow-GPU安装

  • 经过测试,python版本指定为3.9,使用conda install tensorflow-gpu,即可自动安装,具体可参考CSDN文章【Tensorflow2.x】tensorflow-gpu 在 Ubuntu 上的安装

  • 测试是否可以调用GPU: tf.test.is_gpu_available(),输出True,即证明安装成功

  • 注意:建议不要使用tensorflow官方提供的pip命令进行安装(暂未使用该方法安装成功)

  • 代码中输入以下内容,可简单启用GPU

    python 复制代码
    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

5、PyTorch-GPU安装

  • 前往PyTorch官网,选择需要的环境,复制conda命令,执行

  • 测试GPU是否可用:torch.cuda.is_available(),输出True,即证明安装成功

6、VSCode连接WSL

  • 在插件商店中下载WSL插件,安装后点击左下角即可

参考资料:

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