Win10中Linux子系统安装tesorflow

最新推荐文章于 2025-04-28 20:02:16 发布
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分类专栏： TensorFlow 文章标签： python opencv tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/78996055
本文详细记录了在Windows 10的Linux子系统中安装Anaconda 3.6、opencv和TensorFlow的过程。在安装opencv时遇到了网络问题，通过添加镜像仓库解决，并且在安装TensorFlow后，遇到导入时的警告问题，提供了github上的相关问题链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

记录一下在Win10自带的Linux子系统中安装Anaconda【参考 linux下安装Anaconda】，以及安装opencv3并配置tensorflow的过程。

（1）安装Anaconda

到清华大学Anaconda镜像站下载最新版本的Ananconda-Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

其中3-5.0.1表示python版本是3.6的。

（2）安装opencv

官方仓库可能由于网络原因一直有问题，这里添加一些镜像仓库：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirr
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win linux 子系统使用显卡 详细步骤及命令
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<think>好的，用户想了解在Windows的Linux子系统（WSL）中使用显卡的详细步骤和命令。首先，我需要确认用户的需求。他们可能需要在WSL中运行需要GPU加速的应用，比如机器学习框架TensorFlow或PyTorch，或者进行CUDA开发。 接下来，我得回忆一下WSL支持GPU的版本要求。记得微软在WSL 2中加入了GPU支持，但需要特定的Windows版本，比如Windows 10 21H1或更高，或者Windows 11。此外，用户需要安装相应的显卡驱动，尤其是NVIDIA的GPU需要安装特定的驱动，而AMD和Intel的显卡可能也有不同的要求。 然后，考虑安装步骤。首先，用户需要启用WSL并安装Linux发行版，比如Ubuntu。然后，安装WSL的GPU驱动。这里要注意，Windows端的驱动和WSL的驱动可能不同，比如NVIDIA需要安装CUDA on WSL的驱动，而不是常规的Windows驱动。同时，用户需要在Linux子系统内安装CUDA工具包或ROCm（针对AMD显卡）。 可能还需要配置环境变量，或者安装一些依赖库。此外，验证是否成功识别GPU是关键步骤，用户可能需要运行nvidia-smi（NVIDIA）或rocm-smi（AMD）命令，或者使用简单的CUDA样本测试。 另外，用户可能会遇到的问题，比如驱动不兼容、WSL版本过旧、或者Linux发行版中的软件包未更新。需要提醒用户检查系统更新，确保所有组件都是最新的。还有，不同框架如TensorFlow或PyTorch可能需要特定版本的CUDA或ROCm，需要指导用户根据官方文档安装对应版本。 最后，整理步骤，确保命令准确无误，并给出常见问题的解决方法，比如无法检测到GPU时的排查步骤。可能还需要提到性能优化，比如使用WSLg进行图形应用的支持，或者直接使用命令行工具进行GPU计算任务。</think>在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 中使用 GPU 的详细步骤如下（以 NVIDIA 显卡为例）： --- ### 一、系统要求 1. Windows 10 版本 21H2 (Build 19044) 或更高 / Windows 11 2. WSL 2 已启用 3. 支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡（AMD/Intel 显卡步骤类似） --- ### 二、配置步骤 #### 1. 安装 Windows 端驱动 ```powershell # 下载并安装 NVIDIA CUDA on WSL 专用驱动 # 官方地址：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl ``` #### 2. 启用 WSL 功能 ```powershell # PowerShell (管理员权限) wsl --install dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart ``` #### 3. 设置 WSL 2 为默认版本 ```powershell wsl --set-default-version 2 ``` #### 4. 安装 Linux 发行版 ```powershell # 从 Microsoft Store 安装 Ubuntu 22.04 LTS wsl --install -d Ubuntu-22.04 ``` #### 5. 在 Linux 子系统中安装 CUDA ```bash # 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 添加 NVIDIA 仓库 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 # 安装 CUDA Toolkit sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/3bf863cc.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/ /" sudo apt update sudo apt install -y cuda-toolkit-12-2 ``` --- ### 三、验证 GPU 可用性 ```bash # 查看 GPU 信息 nvidia-smi # 测试 CUDA 样本 git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git cd cuda-samples/Samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery ``` --- ### 四、常见问题解决 1. **无法检测 GPU**： - 确认 Windows 驱动版本 ≥ 512.15 - 运行 `wsl --update` 更新内核 - 检查 `/usr/lib/wsl/lib/nvidia-smi` 是否存在 2. **TensorFlow/PyTorch 集成**： ```bash # PyTorch 示例 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- ### 五、性能优化建议 1. 使用 `--gpus all` 参数启动 WSL： ```powershell wsl --user <username> --distribution <distro-name> --exec /bin/bash -c "command --gpus all" ``` 2. 在 `/etc/wsl.conf` 中添加： ```ini [wsl2] memory=16GB # 根据实际内存调整 processors=8 # 分配 CPU 核心数 ``` --- 通过以上步骤，您可以在 WSL 2 中实现： - CUDA 加速计算 - GPU 支持的机器学习训练 - 图形渲染开发测试 （注：AMD 显卡需使用 ROCm 框架，Intel 显卡需安装 Compute Runtime，具体步骤参考对应厂商文档）
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