使用Windows Linux 子系统安装 Tensorflow，并使用GPU环境

原创 已于 2024-07-21 12:52:27 修改 · 1.2k 阅读 · 22 ·
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#windows #linux #tensorflow

于 2024-07-17 00:59:07 首次发布
1、在Microsoft Store商店安装Ubuntu 20.04

使用 nvidia-smi 命令查看GPU信息，查看支持的CUDA版本，这里最高支持11.7

2、安装cuda工具集

进入官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer，现在对应版本，点击下载

配置平台，根据平台选择，安装方式提供了三种：

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赵彬的博客
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选择需要的环境，复制conda命令，执行。，输出True，即证明安装成功。
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安装TensorFlow【Windows+GPU】
WSL2配置tensorflow GPU环境
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自tensorflow2.10版本后已不再支持windows本机环境了，而 Windows 10 19044 或更高版本上的 WSL2 支持具有 GPU 访问权限的 TensorFlow。这对应于 Windows 10 版本 21H2，即 2021 年 11 月的更新。所以你要是想用新一点的版本又想用GPU训练的话那就只能在WSL2里面装了。
Linux拜拜！微软给WSL加入GPU支持，Windows终于迎来命令行包管理工具
量子位
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您可以在其中添加或编辑相应的命令，以确保在用户登录时启动所需的桌面环境。XFCE4 是一个轻量级、快速且功能丰富的桌面环境，适用于资源有限的系统或者那些偏好简洁界面的用户。# 将其中的端口号从默认的 3389 更改为 3389，但是实际上这个操作不会有任何改变，因为您指定的替换文本和原始文本相同。5.安装 XFCE4 桌面环境的额外插件和附件，这些插件和附件可以增强桌面环境的功能和体验。#将其中的 X 服务器位深度从默认的 24 更改为 128，并注释掉原始的。管理员身份运行“powershell”
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永远飞翔的鸟
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在Win10/Win11 WSL 中安装Tensorflow 2.12 GPU
jywzzz的专栏
04-02 1125
但是我一步一步做下来，最后每次。并不能自动找到GPU。都可以找到GPU了。
TensorFlow2.16.1-gpu (windows10 wsl2 ubuntu)
u013059817的博客
05-08 4504
3，windows想要安装最新版的TensorFlow2.16.1 gpu支持 需要wsl2。安装好后在PowerShell和在wsl中使用命令 nvidia-smi 输出信息一样。按照上图的步骤操作就能成功安装tf2.16.1-gpu。2，原生widows上gpu支持到2.10版本。tf2.16.1-gpu安装成功。pip安装换国内源，下面是阿里云的示例。4，进入wsl中安装tf2.16.1。还提到了的其他方法，可自行尝试。安装自己GPU适配的最新版。windows本机安装。，把包名替换成8.9的。
win10安装TensorFlow2.8.0
mlgbhz的博客
02-15 7059
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qq_40016005的博客
04-17 4964
这个帖子写给23年刚买电脑、系统是win11，tensorflow版本是2.10以上的兄弟们。不符合的可以去看其他答案了。这是以我三天来的安装经历来写的，希望能给后来的兄弟们减少时间的浪费。win11，安装的tensorflow的版本都是2.12的，但是从2.10开始tensorflow就不支持gpu了，这点在英文版的安装页面里有而中文版是没有这个提示的，估计也是很多人试了很多遍，检查了很多次环境变量都解决不了为什么就是不能调用gpu的原因。
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开发人员可以在 Windows 计算机上同时访问 Windows 和 Linux 的强大功能。Windows Subsystem for Linux (WSL) 允许开发人员安装 Linux 发行版（例如 Ubuntu、OpenSUSE、Kali、Debian、Arch Linux 等）并直接在 Windows 上使用 Linux 应用程序、实用程序和 Bash 命令行工具，无需修改，无需任何修改。传统虚拟机或双引导设置的开销。
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还在为Ubuntu+win 双系统安装发愁吗？深度学习GPU配置不会配置嘛？
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最近在研究AI，如果在Linux系统中部署的话需要重装系统，有些麻烦，又不想折腾。所以闲置很久没研究的WSL又拿起来研究了，当然部署ai还需要显卡驱动的支持，就必须先安装显卡驱动。还没有安装过WSL的童鞋可以看我之前发布的这篇文章。
windows安装tensorflow gpu2.12
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### 安装TensorFlow GPU 2.12于Windows操作系统 由于最新版的TensorFlow GPU不再直接支持原生Windows系统，建议采用Windows Subsystem for Linux (WSL) 版本2作为解决方案[^2]。 #### 准备工作 确保系统的准备工作完成。这包括但不限于确认硬件和软件需求被满足。对于GPU版本的支持，需特别注意CUDA以及cuDNN的安装及其与TensorFlow的兼容性。可以通过`nvidia-smi`命令检查当前环境下的GPU驱动程序及CUDA版本信息[^1]。 #### 安装并配置WSL2 为了使TensorFlow能够识别并利用GPU资源，在Windows上推荐使用带有GPU加速功能的Linux子系统(WSL2)[^3]。具体操作如下： - 启用适用于Linux的Windows子系统和虚拟机平台特性； - 下载并设置Ubuntu或其他喜欢的Linux发行版作为默认使用的WSL2分发版； - 更新至最新的内核版本以获得更好的性能和支持； ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 配置NVIDIA CUDA工具包和cuDNN库 在WSL2环境下继续准备必要的依赖项，即安装适合所选TensorFlow版本的CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK: ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $VERSION_ID) curl -s https://api.github.com/repos/NVIDIA/cuda-wsl/releases/latest | grep browser_download_url|grep ${distribution}|cut -d '"' -f 4|xargs wget -O cuda.deb sudo dpkg -i ./cuda.deb rm cuda.deb source ~/.bashrc ``` 以上脚本会自动下载对应的操作系统版本所需的CUDA .deb文件，并执行安装过程。 #### TensorFlow 的安装 当上述步骤完成后，可以进入Python环境中进行TensorFlow的安装。考虑到稳定性和效率，强烈建议创建一个新的Conda或venv虚拟环境来进行此操作。这里给出基于pip的方法为例： ```bash python3 -m venv tf-gpu-env source tf-gpu-env/bin/activate pip install tensorflow==2.12.0 ``` 此时应该可以在该环境中导入并测试TensorFlow是否能正确加载GPU设备了。
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