Phiên bản mới nhất của TensorFlow không hỗ trợ khả năng tăng tốc NVIDIA CUDA/CuDNN vốn có trên hệ điều hành Windows 10/11. Vì vậy, nếu muốn thiết lập phiên bản mới nhất của môi trường phát triển TensorFlow với khả năng tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên Windows 10/11, bạn phải thực hiện việc này thông qua Hệ thống con Windows cho Linux (WSL).
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt WSL trên Windows 10/11 và truy cập nó. Chúng tôi cũng sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt phiên bản TensorFlow mới nhất có hỗ trợ tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên hệ thống Ubuntu WSL trên Windows 10/11.
Chủ đề Nội dung:
- Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA trên Windows 10/111
- Cài đặt NVIDIA CUDA và cuDNN trên Windows 10/11
- Cài đặt WSL trên Windows 10/11
- Truy cập WSL Ubuntu Linux Terminal trên Windows 10/11
- Kiểm tra xem hệ thống Ubuntu WSL có thể truy cập GPU NVIDIA của Windows 10/11 không
- Cài đặt Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL
- Nâng cấp Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL
- Cài đặt TensorFlow với Hỗ trợ tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên Hệ thống WSL Ubuntu
- Kiểm tra xem khả năng tăng tốc CUDA của TensorFlow có hoạt động trên hệ thống WSL Ubuntu không
- Truy cập hệ thống WSL Ubuntu bằng mã Visual Studio để phát triển TensorFlow
- Phần kết luận
Cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA trên Windows 10/11
Để TensorFlow truy cập GPU NVIDIA để tăng tốc CUDA/cuDNN trên hệ thống Ubuntu WSL trên Windows 10/11, bạn phải cài đặt GPU NVIDIA trên máy tính của mình và cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA trên Windows 10/11. Nếu bạn đã cài đặt GPU NVIDIA trên máy tính của mình và bạn cần bất kỳ sự trợ giúp nào trong việc cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA trên Windows 10/11, đọc bài viết này .
Cài đặt NVIDIA CUDA và cuDNN trên Windows 10/11
Sau khi cài đặt trình điều khiển GPU NVIDIA trên hệ thống Windows 10/11, bạn phải cài đặt NVIDIA CUDA và NVIDIA cuDNN để tăng tốc TensorFlow CUDA/cuDNN để hoạt động trên hệ thống Ubuntu WSL.
Nếu bạn cần bất kỳ trợ giúp nào trong việc cài đặt NVIDIA CUDA trên hệ điều hành Windows 10/11 của mình, đọc bài viết này .
Nếu bạn cần bất kỳ trợ giúp nào trong việc cài đặt NVIDIA cuDNN trên hệ điều hành Windows 10/11 của mình, hãy đọc bài viết này.
Cài đặt WSL trên Windows 10/11
Để cài đặt WSL trên Windows 10/11, mở ứng dụng Terminal và chạy lệnh sau:
$ wsl –cài đặt
Bấm vào “Có”.
WSL đang được cài đặt. Phải mất một thời gian để hoàn thành.
Khi bạn thấy lời nhắc sau, hãy nhấp vào “Có”.
Quá trình cài đặt sẽ tiếp tục.
Hệ điều hành Ubuntu Linux đang được cài đặt. Phải mất một thời gian để hoàn thành.
GHI CHÚ: Ubuntu là hệ điều hành mặc định của Windows WSL.
Tại thời điểm này, hệ thống Ubuntu Linux WSL phải được cài đặt trên máy tính Windows 10/11 của bạn.
Để những thay đổi có hiệu lực, hãy khởi động lại máy tính của bạn.
Khi máy tính của bạn khởi động, cửa sổ Terminal sẽ hiển thị, yêu cầu bạn thiết lập người dùng Ubuntu đầu tiên của mình.
Nhập tên cho người dùng hệ thống Ubuntu WSL và nhấn < Đi vào >.
Nhập mật khẩu đăng nhập cho người dùng mới và nhấn < Đi vào >.
Nhập lại mật khẩu đăng nhập và nhấn < Đi vào >.
Một tài khoản người dùng mới phải được tạo cho hệ thống Ubuntu WSL và Ubuntu sẽ sẵn sàng để sử dụng.
Truy cập WSL Ubuntu Linux Terminal trên Windows 10/11
Để truy cập thiết bị đầu cuối của hệ thống Ubuntu Linux WSL, mở ứng dụng Terminal trên Windows 10/11 và nhấp vào > Ubuntu .
Thiết bị đầu cuối của hệ thống Ubuntu Linux WSL phải được mở.
Kiểm tra xem hệ thống Ubuntu WSL có thể truy cập GPU NVIDIA của Windows 10/11 không
Để kiểm tra xem hệ thống Ubuntu WSL có thể truy cập GPU NVIDIA của máy tính Windows 10/11 của bạn hay không, hãy chạy lệnh sau từ thiết bị đầu cuối của hệ thống Ubuntu WSL:
$nvidia-smi
Nếu hệ thống Ubuntu WSL có thể truy cập GPU NVIDIA của máy tính Windows 10/11 của bạn, bạn sẽ thấy thông tin sử dụng GPU NVIDIA của mình như trong ảnh chụp màn hình sau:
Cài đặt Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL
Để cài đặt TensorFlow trên hệ thống Ubuntu WSL, bạn cần cài đặt Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL. Bạn có thể cài đặt Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL từ kho gói chính thức của Ubuntu.
Đầu tiên, cập nhật bộ đệm cơ sở dữ liệu gói APT bằng lệnh sau:
$ sudo apt cập nhật
Để cài đặt Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL, hãy chạy lệnh sau:
$ sudo apt cài đặt python3-pip
Để xác nhận cài đặt, nhấn “Y” rồi nhấn < Đi vào >.
Python 3 PIP đang được cài đặt trên hệ thống Ubuntu WSL. Phải mất một thời gian để hoàn thành.
Tại thời điểm này, Python 3 PIP nên được cài đặt trên hệ thống Ubuntu WSL.
Để kiểm tra xem Python 3 PIP có thể truy cập được trên hệ thống Ubuntu WSL hay không, hãy chạy lệnh sau:
$ pip –chuyển đổi
Như bạn có thể thấy, chúng tôi đã cài đặt Python 3 PIP 22.0.2 trên hệ thống Ubuntu WSL của mình.
Nâng cấp Python 3 PIP trên hệ thống Ubuntu WSL
Để cài đặt phiên bản TensorFlow mới nhất, bạn cần cài đặt phiên bản Python 3 PIP mới nhất trên hệ thống Ubuntu WSL của mình.
Để cài đặt phiên bản TensorFlow mới nhất, bạn cần cài đặt phiên bản Python 3 PIP mới nhất trên hệ thống Ubuntu WSL của mình.
$ pip cài đặt – nâng cấp pip
Python PIP phải được cập nhật lên phiên bản mới nhất (phiên bản 23.2.1 tại thời điểm viết bài này).
$ pip –chuyển đổi
Cài đặt TensorFlow với Hỗ trợ tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên Hệ thống WSL Ubuntu
Để cài đặt TensorFlow có hỗ trợ tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên hệ thống Ubuntu WSL của Windows 10/11, hãy chạy lệnh sau:
$ pip cài đặt tenorflow [và-cuda]
TensorFlow có hỗ trợ NVIDIA CUDA/cuDNN và các phần phụ thuộc bắt buộc đang được tải xuống và cài đặt. Phải mất một thời gian để hoàn thành.
Tại thời điểm này, nên cài đặt TensorFlow có hỗ trợ NVIDIA CUDA/cuDNN trên hệ thống Ubuntu WSL.
Kiểm tra xem khả năng tăng tốc CUDA của TensorFlow có hoạt động trên hệ thống WSL Ubuntu không
Để kiểm tra xem khả năng tăng tốc CUDA của TensorFlow có hoạt động trên hệ thống Ubuntu WSL hay không, hãy mở trình thông dịch/shell tương tác Python 3 bằng lệnh sau:
$ trăn3
Để nhập TensorFlow, hãy chạy dòng mã sau:
$ nhập tenorflow dưới dạng tf
Để kiểm tra xem TensorFlow đã được nhập chính xác hay chưa, hãy in số phiên bản của TensorFlow bằng dòng mã sau:
$ tf.__version__
Như bạn có thể thấy, chúng tôi đã cài đặt TensorFlow 2.14.0 trên hệ thống Ubuntu WSL của mình.
Để kiểm tra xem GPU NVIDIA của bạn có sẵn để tăng tốc CUDA TensorFlow hay không, hãy chạy dòng mã sau:
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
Như bạn có thể thấy, TensorFlow đã có sẵn thiết bị GPU. Vì vậy, TensorFlow có thể sử dụng GPU NVIDIA trên máy tính của bạn để tăng tốc CUDA.
Để thoát khỏi trình bao/trình thông dịch tương tác Python 3, hãy chạy dòng mã sau:
$ bỏ()
Truy cập hệ thống WSL Ubuntu bằng mã Visual Studio để phát triển TensorFlow
Visual Studio Code là trình soạn thảo mã tuyệt vời để phát triển TensorFlow. Nếu bạn muốn truy cập hệ thống Ubuntu WSL bằng Visual Studio Code để phát triển TensorFlow và bạn cần bất kỳ sự trợ giúp nào trong việc đó, hãy đọc bài viết này.
Phần kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã hướng dẫn bạn cách cài đặt Ubuntu Linux qua WSL trên Windows 10/11. Chúng tôi cũng đã hướng dẫn bạn cách truy cập thiết bị đầu cuối của hệ thống Ubuntu WSL trên Windows 10/11 và cách cài đặt phiên bản TensorFlow mới nhất với hỗ trợ tăng tốc NVIDIA CUDA/cuDNN trên hệ thống Ubuntu WSL.