首先,如果我错过了什么,或者做错了什么,或者如果您有疑问
,请告诉我wsl --set-default-version 2
sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
python3 -m venv <your-environment-name> # examples python3 -m venv myenv # or python3 -m venv gpu-env
您可以在根文件夹中创建这个虚拟环境。之后,您可以简单地在根文件夹中创建新文件夹,这些文件夹都将使用该虚拟环境。这样您就不需要每次都创建新的虚拟环境。 (安装时间很长,你可能不想每次都这样做)
source <your-environment-name>/bin/activate # examples source myenv/bin/activate # or source gpu-env/bin/activate
如果您成功激活了虚拟环境,您应该在终端左侧的每行之前看到 (
) 然后您可以通过输入 deactivate 来停用它,但现在在教程中保持激活状态
pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]
注意:您需要位于激活的虚拟环境中才能运行 pip-install 命令。否则,你会得到一个错误,告诉你创建虚拟环境
您可以通过输入代码来打开 VS Code。在终端中。这将在 WSL 实例上安装并打开 VS Code 安装。此安装不包含 Windows 安装中的所有扩展(例如 Python、GitHub Copilot、Jupyter)。您可以(必须)通过 VS Code 中的“扩展”选项卡再次安装它们。
选择解释器时,选择
以上是在 Windows 上使用 WSL2 将 Polars 与 NVIDIA GPU (CUDA) 结合使用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!