【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
Windowsへの回帰
開発環境をMacからWindowsに切り替えたことについて、実際どうですかと聞かれることが何度かあったので、そのときも話した現在の所感みたいなものを書き残しておく。 結論すると、移行後の環境をかなり気に入っている。 1996年のカリフォルニア州 2～3日は主にメタキー周りのキーバインドや見てくれの違いに戸惑い、幾らか離脱症状が出たものの、1週間もすれば流石に慣れてきて、最終的に、個人の用途ではMacを全く触らなくなった。開発環境がMacを前提としている仕事先があったり、貸与されたPCで作業する仕事先があったりするので、完全に触っていない訳ではない。 よくよく比較してみると、あると嬉しい便利機能がOSから提供されていることが多くて、これは意外なところだった。例えば、クリップボードの履歴を残しておいて呼び出せるようにする (Windows + Vキー) とか、ぶっ壊れたときに少し前の状態に戻す
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