A versão mais recente do TensorFlow não oferece suporte nativo à aceleração NVIDIA CUDA/CuDNN em sistemas operacionais Windows 10/11. Portanto, se você deseja configurar a versão mais recente do ambiente de desenvolvimento TensorFlow com aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no Windows 10/11, será necessário fazê-lo por meio do Windows Subsystem for Linux (WSL).
Neste artigo, mostraremos como instalar o WSL no Windows 10/11 e acessá-lo. Também mostraremos como instalar a versão mais recente do TensorFlow com suporte para aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL no Windows 10/11.
Tópico de Conteúdo:
- Instalando drivers de GPU NVIDIA no Windows 10/111
- Instalando NVIDIA CUDA e cuDNN no Windows 10/11
- Instalando WSL no Windows 10/11
- Acessando o terminal WSL Ubuntu Linux no Windows 10/11
- Verificando se o sistema Ubuntu WSL pode acessar a GPU NVIDIA do Windows 10/11
- Instalando Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL
- Atualizando Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL
- Instalando TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL
- Verificando se a aceleração TensorFlow CUDA está funcionando no sistema Ubuntu WSL
- Acessando o sistema Ubuntu WSL com código do Visual Studio para desenvolvimento do TensorFlow
- Conclusão
Instalando drivers de GPU NVIDIA no Windows 10/11
Para que o TensorFlow acesse a GPU NVIDIA para aceleração CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL no Windows 10/11, você deve ter uma GPU NVIDIA instalada em seu computador e instalar o driver da GPU NVIDIA no Windows 10/11. Se você tiver uma GPU NVIDIA instalada em seu computador e precisar de ajuda para instalar o driver da GPU NVIDIA no Windows 10/11, leia este artigo .
Instalando NVIDIA CUDA e cuDNN no Windows 10/11
Depois de instalar os drivers de GPU NVIDIA em seu sistema Windows 10/11, você deve instalar NVIDIA CUDA e NVIDIA cuDNN para aceleração TensorFlow CUDA/cuDNN para funcionar no sistema Ubuntu WSL.
Se precisar de ajuda para instalar NVIDIA CUDA em seu sistema operacional Windows 10/11, leia este artigo .
Se precisar de ajuda para instalar NVIDIA cuDNN em seu sistema operacional Windows 10/11, leia este artigo.
Instalando WSL no Windows 10/11
Para instalar WSL no Windows 10/11, abra o aplicativo Terminal e execute o seguinte comando:
$ wsl –instalar
Clique em “Sim”.
WSL está sendo instalado. Demora um pouco para ser concluído.
Depois de ver o seguinte prompt, clique em “Sim”.
A instalação deve continuar.
O sistema operacional Ubuntu Linux está sendo instalado. Demora um pouco para ser concluído.
OBSERVAÇÃO: Ubuntu é o sistema operacional padrão do Windows WSL.
Neste ponto, o sistema Ubuntu Linux WSL deve estar instalado em seu computador Windows 10/11.
Para que as alterações tenham efeito, reinicie o computador.
Assim que o seu computador inicializar, uma janela do Terminal deverá ser exibida, solicitando que você configure seu primeiro usuário Ubuntu.
Digite um nome para o usuário do sistema Ubuntu WSL e pressione < Digitar >.
Digite uma senha de login para o novo usuário e pressione < Digitar >.
Digite novamente a senha de login e pressione < Digitar >.
Uma nova conta de usuário deve ser criada para o sistema Ubuntu WSL e o Ubuntu deve estar pronto para uso.
Acessando o terminal WSL Ubuntu Linux no Windows 10/11
Para acessar o terminal do sistema Ubuntu Linux WSL, abra um aplicativo Terminal no Windows 10/11 e clique em > Ubuntu .
O terminal do sistema Ubuntu Linux WSL deve ser aberto.
Verificando se o sistema Ubuntu WSL pode acessar a GPU NVIDIA do Windows 10/11
Para verificar se o sistema Ubuntu WSL pode acessar a GPU NVIDIA do seu computador Windows 10/11, execute o seguinte comando no terminal do sistema Ubuntu WSL:
$nvidia-smi
Se o sistema Ubuntu WSL puder acessar a GPU NVIDIA do seu computador Windows 10/11, você verá as informações de uso da sua GPU NVIDIA conforme mostrado na captura de tela a seguir:
Instalando Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL
Para instalar o TensorFlow no sistema Ubuntu WSL, você precisa ter o Python 3 PIP instalado no sistema Ubuntu WSL. Você pode instalar o Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL a partir do repositório oficial de pacotes do Ubuntu.
Primeiro, atualize o cache do banco de dados do pacote APT com o seguinte comando:
$ sudo atualização apt
Para instalar o Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL, execute o seguinte comando:
$ sudo apt instalar python3-pip
Para confirmar a instalação, pressione “Y” e depois pressione < Digitar >.
Python 3 PIP está sendo instalado no sistema Ubuntu WSL. Demora um pouco para ser concluído.
Neste ponto, o Python 3 PIP deve ser instalado no sistema Ubuntu WSL.
Para verificar se o Python 3 PIP está acessível no sistema Ubuntu WSL, execute o seguinte comando:
$ pip –versão
Como você pode ver, temos o Python 3 PIP 22.0.2 instalado em nosso sistema Ubuntu WSL.
Atualizando Python 3 PIP no sistema Ubuntu WSL
Para instalar a versão mais recente do TensorFlow, você precisa ter a versão mais recente do Python 3 PIP instalada em seu sistema Ubuntu WSL.
Para instalar a versão mais recente do TensorFlow, você precisa ter a versão mais recente do Python 3 PIP instalada em seu sistema Ubuntu WSL.
$ pip instalar –atualizar pip
Python PIP deve ser atualizado para a versão mais recente (versão 23.2.1 no momento da redação deste artigo).
$ pip –versão
Instalando TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL
Para instalar o TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL do seu Windows 10/11, execute o seguinte comando:
$ pip instalar tensorflow[e-cuda]
TensorFlow com suporte NVIDIA CUDA/cuDNN e as dependências necessárias estão sendo baixados e instalados. Demora um pouco para ser concluído.
Neste ponto, o TensorFlow com suporte NVIDIA CUDA/cuDNN deve ser instalado no sistema Ubuntu WSL.
Verificando se a aceleração TensorFlow CUDA está funcionando no sistema Ubuntu WSL
Para verificar se a aceleração CUDA do TensorFlow está funcionando no sistema Ubuntu WSL, abra o shell/interpretador interativo Python 3 com o seguinte comando:
$ python3
Para importar o TensorFlow, execute a seguinte linha de código:
$ importar tensorflow como tf
Para verificar se o TensorFlow foi importado corretamente, imprima o número da versão do TensorFlow com a seguinte linha de código:
$tf.__versão__
Como você pode ver, temos o TensorFlow 2.14.0 instalado em nosso sistema Ubuntu WSL.
Para verificar se sua GPU NVIDIA está disponível para aceleração TensorFlow CUDA, execute a seguinte linha de código:
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
Como você pode ver, um dispositivo GPU está disponível para TensorFlow. Portanto, o TensorFlow pode usar a GPU NVIDIA do seu computador para aceleração CUDA.
Para sair do shell/interpretador interativo do Python 3, execute a seguinte linha de código:
$ sair()
Acessando o sistema Ubuntu WSL com código do Visual Studio para desenvolvimento do TensorFlow
Visual Studio Code é um ótimo editor de código para desenvolvimento do TensorFlow. Se você deseja acessar o sistema Ubuntu WSL com Visual Studio Code para desenvolvimento TensorFlow e precisar de ajuda para isso, leia este artigo.
Conclusão
Neste artigo, mostramos como instalar o Ubuntu Linux via WSL no Windows 10/11. Também mostramos como acessar o terminal do sistema Ubuntu WSL no Windows 10/11 e como instalar a versão mais recente do TensorFlow com suporte de aceleração NVIDIA CUDA/cuDNN no sistema Ubuntu WSL também.