【2024年版】WSL2+Ubuntu24.04+Docker＋GPUでつくる機械学習環境
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
50歳じじい初心者がGPU搭載windows10のマシンにtnesorflowのGPU版を環境設定するときに苦労したこと（2018/7/31更新） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? おっさんpythonビギナーです。久しぶりの投稿ですが、なんとかやってます（生きてます）。今回はtnesorflowのGPU版をwindows10に環境設定するときにとっても苦労しましたので、方法論をまとめました。お役に立てばうれしいです。 【7/31更新】 ※Visual Studio Community 2015 with Update 3が、さらに探しにくくなったので追記しました。 ※なぜ追記したかというと、GPUが何らかの障害で動かなくなるという悲劇に見舞われ再インストールに迫られたからです。安定してほしい・・・。 ##参考サイ
趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
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