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在 Windows 上使用 WSL2 将 Polars 与 NVIDIA GPU (CUDA) 结合使用

DDD
DDD原创
2024-09-19 06:31:32374浏览

Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

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

步骤

WSL2

  1. 通过 Window 商店安装任何 Linux 发行版(例如 Ubuntu 22.04)
  2. 启动并创建用户
  3. 通过在命令提示符或 Powershell(在 Windows 设备上)中运行此命令,将 WSL 版本 2 设置为默认版本
wsl --set-default-version 2

在 WSL2 内创建虚拟环境

1. 通过运行以下命令在 WSL2 实例上安装 Python

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

2.创建新的虚拟环境

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)

3.激活虚拟环境

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

在虚拟环境中安装pip包

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

在 VS Code 中使用虚拟环境

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,而不是带有版本号的Python版本。你需要的解释器与虚拟环境具有完全相同的名称,并且后面会有一个Python版本号,格式如下

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

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!

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