L'ultima versione di TensorFlow non supporta l'accelerazione NVIDIA CUDA/CuDNN in modo nativo sui sistemi operativi Windows 10/11. Pertanto, se desideri configurare l'ultima versione dell'ambiente di sviluppo TensorFlow con l'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN su Windows 10/11, devi farlo tramite il sottosistema Windows per Linux (WSL).
In questo articolo ti mostreremo come installare WSL su Windows 10/11 e accedervi. Ti mostreremo anche come installare l'ultima versione di TensorFlow con il supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN sul sistema Ubuntu WSL su Windows 10/11.
Argomento dei contenuti:
- Installazione dei driver GPU NVIDIA su Windows 10/111
- Installazione di NVIDIA CUDA e cuDNN su Windows 10/11
- Installazione di WSL su Windows 10/11
- Accesso al terminale WSL Ubuntu Linux su Windows 10/11
- Verifica se il sistema Ubuntu WSL può accedere alla GPU NVIDIA di Windows 10/11
- Installazione di Python 3 PIP sul sistema WSL Ubuntu
- Aggiornamento di Python 3 PIP sul sistema WSL Ubuntu
- Installazione di TensorFlow con supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN sul sistema WSL Ubuntu
- Verifica se l'accelerazione TensorFlow CUDA funziona sul sistema WSL Ubuntu
- Accesso al sistema WSL Ubuntu con Visual Studio Code per lo sviluppo TensorFlow
- Conclusione
Installazione dei driver GPU NVIDIA su Windows 10/11
Affinché TensorFlow possa accedere alla GPU NVIDIA per l'accelerazione CUDA/cuDNN sul sistema Ubuntu WSL su Windows 10/11, è necessario avere una GPU NVIDIA installata sul computer e installare il driver GPU NVIDIA su Windows 10/11. Se hai una GPU NVIDIA installata sul tuo computer e hai bisogno di assistenza per installare il driver GPU NVIDIA su Windows 10/11, leggi questo articolo .
Installazione di NVIDIA CUDA e cuDNN su Windows 10/11
Dopo aver installato i driver GPU NVIDIA sul tuo sistema Windows 10/11, devi installare NVIDIA CUDA e NVIDIA cuDNN per l'accelerazione TensorFlow CUDA/cuDNN per funzionare sul sistema Ubuntu WSL.
Se hai bisogno di assistenza per l'installazione di NVIDIA CUDA sul tuo sistema operativo Windows 10/11, leggi questo articolo .
Se hai bisogno di assistenza per l'installazione di NVIDIA cuDNN sul tuo sistema operativo Windows 10/11, leggi questo articolo.
Installazione di WSL su Windows 10/11
Per installare WSL su Windows 10/11, apri l'app Terminale ed eseguire il seguente comando:
$ wsl –installa
Fare clic su 'Sì'.
WSL è in fase di installazione. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
Una volta visualizzato il seguente messaggio, fare clic su 'Sì'.
L'installazione dovrebbe continuare.
È in corso l'installazione del sistema operativo Ubuntu Linux. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
NOTA: Ubuntu è il sistema operativo predefinito di Windows WSL.
A questo punto, il sistema Ubuntu Linux WSL dovrebbe essere installato sul tuo computer Windows 10/11.
Per rendere effettive le modifiche, riavviare il computer.
Una volta avviato il computer, dovrebbe essere visualizzata una finestra Terminale che ti chiede di configurare il tuo primo utente Ubuntu.
Digitare un nome per l'utente del sistema Ubuntu WSL e premere < accedere >.
Digitare una password di accesso per il nuovo utente e premere < accedere >.
Digitare nuovamente la password di accesso e premere < accedere >.
Dovrebbe essere creato un nuovo account utente per il sistema WSL Ubuntu e Ubuntu dovrebbe essere pronto per l'uso.
Accesso al terminale WSL Ubuntu Linux su Windows 10/11
Per accedere al terminale del sistema Ubuntu Linux WSL, apri un'app Terminale su Windows 10/11 e fare clic su > Ubuntu .
Dovrebbe essere aperto il terminale del sistema Ubuntu Linux WSL.
Verifica se il sistema Ubuntu WSL può accedere alla GPU NVIDIA di Windows 10/11
Per verificare se il sistema Ubuntu WSL può accedere alla GPU NVIDIA del tuo computer Windows 10/11, esegui il seguente comando dal terminale del sistema Ubuntu WSL:
$ nvidia-smi
Se il sistema Ubuntu WSL può accedere alla GPU NVIDIA del tuo computer Windows 10/11, vedrai le informazioni sull'utilizzo della tua GPU NVIDIA come mostrato nello screenshot seguente:
Installazione di Python 3 PIP sul sistema WSL Ubuntu
Per installare TensorFlow sul sistema Ubuntu WSL, è necessario che Python 3 PIP sia installato sul sistema Ubuntu WSL. Puoi installare Python 3 PIP sul sistema Ubuntu WSL dal repository ufficiale dei pacchetti di Ubuntu.
Innanzitutto, aggiorna la cache del database del pacchetto APT con il seguente comando:
$ sudo apt aggiornamento
Per installare Python 3 PIP sul sistema WSL Ubuntu, esegui il comando seguente:
$ sudo apt installa python3-pip
Per confermare l'installazione, premere “Y” e quindi premere < accedere >.
Python 3 PIP è in fase di installazione sul sistema Ubuntu WSL. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
A questo punto, Python 3 PIP dovrebbe essere installato sul sistema Ubuntu WSL.
Per verificare se Python 3 PIP è accessibile sul sistema WSL Ubuntu, esegui il comando seguente:
$ pip –versione
Come puoi vedere, abbiamo Python 3 PIP 22.0.2 installato sul nostro sistema Ubuntu WSL.
Aggiornamento di Python 3 PIP sul sistema WSL Ubuntu
Per installare la versione più recente di TensorFlow, devi avere la versione più recente di Python 3 PIP installata sul tuo sistema WSL Ubuntu.
Per installare la versione più recente di TensorFlow, devi avere la versione più recente di Python 3 PIP installata sul tuo sistema WSL Ubuntu.
$ pip install –aggiorna pip
Python PIP dovrebbe essere aggiornato alla versione più recente (versione 23.2.1 al momento della stesura di questo articolo).
$ pip –versione
Installazione di TensorFlow con supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN sul sistema WSL Ubuntu
Per installare TensorFlow con il supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN sul sistema Ubuntu WSL di Windows 10/11, esegui il comando seguente:
$ pip installa tensorflow[e-cuda]
TensorFlow con supporto NVIDIA CUDA/cuDNN e le dipendenze richieste sono in fase di download e installazione. Ci vuole un po' di tempo per completarlo.
A questo punto, TensorFlow con supporto NVIDIA CUDA/cuDNN dovrebbe essere installato sul sistema Ubuntu WSL.
Verifica se l'accelerazione TensorFlow CUDA funziona sul sistema WSL Ubuntu
Per verificare se l'accelerazione TensorFlow CUDA funziona sul sistema WSL Ubuntu, aprire la shell/interprete interattiva Python 3 con il seguente comando:
$python3
Per importare TensorFlow, esegui la seguente riga di codice:
$ importa tensorflow come tf
Per verificare se TensorFlow è stato importato correttamente, stampa il numero di versione di TensorFlow con la seguente riga di codice:
$ tf.__versione__
Come puoi vedere, abbiamo TensorFlow 2.14.0 installato sul nostro sistema Ubuntu WSL.
Per verificare se la tua GPU NVIDIA è disponibile per l'accelerazione TensorFlow CUDA, esegui la seguente riga di codice:
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
Come puoi vedere, è disponibile un dispositivo GPU per TensorFlow. Pertanto, TensorFlow può utilizzare la GPU NVIDIA del tuo computer per l'accelerazione CUDA.
Per uscire dalla shell/interprete interattiva Python 3, eseguire la seguente riga di codice:
$ esci()
Accesso al sistema WSL Ubuntu con Visual Studio Code per TensorFlow Development
Visual Studio Code è un ottimo editor di codice per lo sviluppo di TensorFlow. Se desideri accedere al sistema Ubuntu WSL con Visual Studio Code per lo sviluppo di TensorFlow e hai bisogno di assistenza in merito, leggi questo articolo.
Conclusione
In questo articolo, ti abbiamo mostrato come installare Ubuntu Linux tramite WSL su Windows 10/11. Ti abbiamo anche mostrato come accedere al terminale del sistema Ubuntu WSL su Windows 10/11 e come installare l'ultima versione di TensorFlow con il supporto dell'accelerazione NVIDIA CUDA/cuDNN anche sul sistema Ubuntu WSL.