如何使用WSL2搭建基于Tensorflow GPU的深度学习环境？

最新推荐文章于 2025-10-05 07:27:16 发布

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最新推荐文章于 2025-10-05 07:27:16 发布 · 899 阅读

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#深度学习 #tensorflow #人工智能

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引言

在当今这个数据驱动的时代，深度学习已经成为了一种不可或缺的技术。从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等各个领域，深度学习模型都展现出了惊人的能力。然而，想要真正踏入这一领域的门槛并不低，尤其是对于那些希望利用GPU加速训练过程的朋友来说。

今天，我们就来聊聊如何使用Windows Subsystem for Linux 2（简称WSL2）搭建一个基于TensorFlow GPU的深度学习环境。相信我，这不仅能让你更高效地进行实验和开发，还能为你的职业生涯增添不少亮点，特别是在追求成为 CDA认证数据分析师的过程中，掌握这种技能将为你带来更多机会。

那么，废话少说，让我们开始吧！

准备工作

确保你已经安装了最新的Windows 10或更高版本

WSL2是一个相对较新的功能，因此你需要确保操作系统是最新的。前往设置 -> 更新与安全 -> Windows更新，检查是否有可用的更新。如果你还在使用较旧版本的Windows，建议先升级至最新版本。

启用WSL2及虚拟机平台

打开PowerShell作为管理员权限运行，并执行以下命令：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

然后重启计算机以应用更改。

安装Linux发行版

访问微软商店并选择一个你喜欢的Linux发行版。Ubuntu是最受欢迎的选择之一，它拥有强大的社区支持以及良好的兼容性。下载完成后，按照提示完成初始配置，包括创建用户名和密码。

设置默认WSL版本为2

再次打开PowerShell，输入以下命令：

wsl --set-default-version 2

这一步非常重要，因为它决定了新安装的所有Linux发行版都将默认使用WSL2架构。

配置硬件加速（GPU支持）

检查NVIDIA驱动是否已安装

在继续之前，请确认你的Windows系统中已经正确安装了适用于CUDA的NVIDIA显卡驱动程序。你可以通过以下方式验证：

打开命令提示符；
输入nvidia-smi，如果返回有关GPU的信息，则说明驱动正常工作。

如果没有看到预期输出，或者遇到任何问题，请访问NVIDIA官方网站下载并安装最新版本的驱动。

安装NVIDIA容器工具包

接下来需要为我们的Linux环境中添加对GPU的支持。这可以通过安装NVIDIA容器工具包来实现。具体步骤如下：

在WSL2中启用GPU支持

首先，在WSL2终端里执行以下命令以确保内核模块加载：

sudo mkdir -p /etc/wsl.conf.d/
echo "[automount]
options = \"metadata\"" | sudo tee /etc/wsl.conf.d/automount.conf
echo "[kernel]
init=/lib/systemd/systemd"