Es scheint, dass WSL2 endlich CUDA unterstützt. Ich kann nicht nur Unix in einer Windows-Umgebung ausführen, sondern bin auch sehr glücklich, mit CUDA umfangreiche Algorithmen für maschinelles Lernen ausführen zu können. Ihr Studium schreitet voran. Momentan scheinen nur Benutzer am Windows Insider-Programm teilgenommen und den Dev-Kanal auf ihre PCs angewendet zu haben, aber ich hoffe nur, dass später eine stabile Version herauskommt.
Daher möchte ich Ubuntu mit WSL2 installieren und eine Umgebung installieren, die PyTorch und Tensorflow über CUDA ausführen kann. Die Bestätigung der Installation erfolgt durch GPU-Berechnung von PyTorch.
Dieses Verfahren ist ab dem 18. Juli 2020 aktuell und wird sich wahrscheinlich mit zukünftigen Windows-Updates ändern. Da die Vorschau-Version von Windows Update implementiert ist, kann die Betriebsumgebung instabil werden. ** Wir können die Ausführung überhaupt nicht garantieren. Bitte tun Sie dies auf eigenes Risiko. ** Es dauert viel Zeit und es gibt viele Schritte.
--Erstellen Sie ein Microsoft-Konto --Erstellen eines Nvidia-Kontos
Schritt 1. Aktivieren Sie die folgenden Funktionen unter "Windows-Funktionen ein- oder ausschalten".
Schritt 2. Starten Sie Ihren PC neu
Schritt 3. Führen Sie PowerShell als Administrator aus (kann nicht an der Eingabeaufforderung ausgeführt werden).
Schritt 4. Aktivieren Sie das Windows-Subsystem für Linux
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
Schritt 4. Aktivieren Sie optionale Komponenten der Plattform für virtuelle Maschinen
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
Schritt 5. Laden Sie das neueste Linux-Kernel-Update-Paket von der folgenden Site herunter und aktualisieren Sie den Kernel
Schritt 6. Setzen Sie die Standardversion von WSL auf 2.
wsl --set-default-version 2
Schritt 1. Öffnen Sie "Microsoft Store"
Schritt 2. Geben Sie "Ubuntu" in das Suchfenster ein
Schritt 3. Installieren Sie Ubuntu 18.04 (CUDA unterstützt 20.04 noch nicht)
Schritt 4. Starten Sie Ubuntu 18.04 mit PowerShell und nehmen Sie die Grundeinstellungen vor (registrieren Sie Benutzername und Passwort).
wsl -d Ubuntu-18.04
Schritt 5. Führen Sie ein passendes Update und Upgrade durch.
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
Schritt 6. Melden Sie sich von Ubuntu ab und prüfen Sie, ob die WSL-Version 2 ist.
wsl -l -v
Schritt 7. Überprüfen Sie, ob die WSL-Version 121 oder höher ist
wsl -d Ubuntu-18.04 uname -r
#Zum Beispiel, 4.19.121-microsoft-standard,Wird angezeigt
wsl -d Ubuntu-18.04 --update
** * Sei vorsichtig, da es zum ersten Mal lange dauert **
Schritt 1. Öffnen Sie Windows "Einstellungen"
Schritt 2. Öffnen Sie "Update and Security"
Schritt 3. Öffnen Sie das "Windows Insider-Programm" und registrieren Sie Ihr Konto. Wählen Sie zu diesem Zeitpunkt "Dev channel"
Schritt 4. Führen Sie Windows Update durch und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um den Computer neu zu starten.
** * Unter Windows installieren, nicht unter Ubuntu **
Schritt 1. Laden Sie die Vorschau-Version des NVIDIA-Treibers für Ihre GPU herunter
Schritt 2. Führen Sie die heruntergeladene Datei aus und installieren Sie sie ()
Schritt 1. Laden Sie das CUDA Toolkit herunter
** * Installiere unter Ubuntu, nicht unter Windows, und sei vorsichtig bei der Auswahl des Betriebssystems **
** * Installieren Sie die Version, die dem PyTorch oder Tensorflow entspricht, den Sie später ausführen möchten (hier Version 10.1) **
Schritt 2. Installieren Sie CUDA gemäß dem Verfahren zur Anzeige der Webseite.
Schritt 1. Starten Sie Ubuntu mit WSL2
wsl -d Ubuntu-18.04
Schritt 2. Installieren Sie pyenv (oder python3)
Schritt 3. Installieren Sie PyTorch.
Schritt 4. Bestätigen Sie die Ausführung in CUDA
Es war sehr hilfreich. Vielen Dank.
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