はじめに WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)は、Microsoft Windows上でLinuxカーネルを直接実行できるようにする機能です。 この記事ではWSL2環境にDockerを導入しGPUを用いた機械学習環境を構築する手順を紹介します。 構築イメージは以下の図の通りです。NvidiaGPUを搭載したマシンにWSL2環境を構築します。Dockerを用いてコンテナを用意し、CUDAは各コンテナ内のCUDA Toolkitを用いて利用します。 今回開発するPCのスペックは以下の通りです。 Windows 11 Windows version: 22H2 GPU:NVIDIA Geforce RTX 3060 12GB 設定 1. WSL2を有効化 デフォルトではWSL2環境が無効化されている可能性があるので、始めに有効化しておきましょう。 「コントロール
![【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker+GPUでつくる機械学習環境](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af64a831b9f02514fd33afb2f8f95d0d681d3b90/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--cLcEQwSm--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%2525E3%252580%2525902024%2525E5%2525B9%2525B4%2525E7%252589%252588%2525E3%252580%252591WSL2%25252BUbuntu24.04%25252BDocker%2525EF%2525BC%25258BGPU%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%2525A4%2525E3%252581%25258F%2525E3%252582%25258B%2525E6%2525A9%25259F%2525E6%2525A2%2525B0%2525E5%2525AD%2525A6%2525E7%2525BF%252592%2525E7%252592%2525B0%2525E5%2525A2%252583%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ayumizu%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzliZDExZTUwOTIuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)