在 Windows 上使用 WSL2 將 Polars 與 NVIDIA GPU (CUDA) 結合使用

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步驟

WSL2

1. 透過 Window 商店安裝任何 Linux 發行版（例如 Ubuntu 22.04）
2. 啟動並建立使用者
3. 透過在命令提示字元或 Powershell（在 Windows 裝置上）中執行此命令，將 WSL 版本 2 設定為預設版本

wsl --set-default-version 2

在 WSL2 內建立虛擬環境

1. 透過執行以下命令在 WSL2 實例上安裝 Python

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

2.創建新的虛擬環境

python3 -m venv <your-environment-name>

# examples
python3 -m venv myenv
# or
python3 -m venv gpu-env

您可以在根資料夾中建立這個虛擬環境。之後，您可以簡單地在根資料夾中建立新資料夾，這些資料夾都會使用該虛擬環境。這樣您就不需要每次都建立新的虛擬環境。 （安裝時間很長，你可能不想每次都這樣做）

3.啟動虛擬環境

source <your-environment-name>/bin/activate

# examples
source myenv/bin/activate
# or
source gpu-env/bin/activate

如果您成功啟動了虛擬環境，您應該在終端機左側的每行之前看到 ()

然後您可以輸入 deactivate 來停用它，但現在在教程中保持啟動

在虛擬環境中安裝pip套件

pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]

注意：您需要位於已啟動的虛擬環境中才能執行 pip-install 命令。否則，你會得到一個錯誤，告訴你創建虛擬環境

在 VS Code 中使用虛擬環境

您可以輸入代碼來開啟 VS Code。在終端中。這將在 WSL 實例上安裝並開啟 VS Code 安裝。此安裝不包含 Windows 安裝中的所有擴充功能（例如 Python、GitHub Copilot、Jupyter）。您可以（必須）透過 VS Code 中的「擴充功能」標籤再次安裝它們。

選擇解釋器時，選擇，而不是帶有版本號的Python版本。你需要的解釋器與虛擬環境具有完全相同的名稱，並且後面會有一個Python版本號，格式如下

• ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
• ❌Python 3.11.2 /bin/python3
• ❌Python 3.11.2 /usr/bin/python3

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