La última versión de TensorFlow no admite la aceleración NVIDIA CUDA/CuDNN de forma nativa en los sistemas operativos Windows 10/11. Por lo tanto, si desea configurar la última versión del entorno de desarrollo TensorFlow con aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en Windows 10/11, debe hacerlo a través del Subsistema de Windows para Linux (WSL).
En este artículo, le mostraremos cómo instalar WSL en Windows 10/11 y acceder a él. También le mostraremos cómo instalar la última versión de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL en Windows 10/11.
Tema de contenidos:
- Instalación de controladores de GPU NVIDIA en Windows 10/111
- Instalación de NVIDIA CUDA y cuDNN en Windows 10/11
- Instalación de WSL en Windows 10/11
- Accediendo a la terminal WSL Ubuntu Linux en Windows 10/11
- Comprobando si el sistema Ubuntu WSL puede acceder a la GPU NVIDIA de Windows 10/11
- Instalación de Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL
- Actualización de Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL
- Instalación de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL
- Comprobar si la aceleración CUDA de TensorFlow funciona en el sistema Ubuntu WSL
- Acceso al sistema Ubuntu WSL con Visual Studio Code para el desarrollo de TensorFlow
- Conclusión
Instalación de controladores de GPU NVIDIA en Windows 10/11
Para que TensorFlow acceda a la GPU NVIDIA para la aceleración CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL en Windows 10/11, debe tener una GPU NVIDIA instalada en su computadora e instalar el controlador de GPU NVIDIA en Windows 10/11. Si tiene una GPU NVIDIA instalada en su computadora y necesita ayuda para instalar el controlador de la GPU NVIDIA en Windows 10/11, Lee este artículo .
Instalación de NVIDIA CUDA y cuDNN en Windows 10/11
Una vez que haya instalado los controladores de GPU NVIDIA en su sistema Windows 10/11, debe instalar NVIDIA CUDA y NVIDIA cuDNN para que la aceleración TensorFlow CUDA/cuDNN funcione en el sistema Ubuntu WSL.
Si necesita ayuda para instalar NVIDIA CUDA en su sistema operativo Windows 10/11, Lee este artículo .
Si necesita ayuda para instalar NVIDIA cuDNN en su sistema operativo Windows 10/11, lea este artículo.
Instalación de WSL en Windows 10/11
Para instalar WSL en Windows 10/11, abre la aplicación Terminal y ejecute el siguiente comando:
$wsl –instalar
Haga clic en 'Sí'.
Se está instalando WSL. Tarda un poco en completarse.
Una vez que vea el siguiente mensaje, haga clic en 'Sí'.
La instalación debería continuar.
Se está instalando el sistema operativo Ubuntu Linux. Tarda un poco en completarse.
NOTA: Ubuntu es el sistema operativo predeterminado de Windows WSL.
En este punto, el sistema Ubuntu Linux WSL debería estar instalado en su computadora con Windows 10/11.
Para que los cambios surtan efecto, reinicie su computadora.
Una vez que su computadora arranca, debería aparecer una ventana de Terminal, pidiéndole que configure su primer usuario de Ubuntu.
Escriba un nombre para el usuario del sistema Ubuntu WSL y presione < Ingresar >.
Escriba una contraseña de inicio de sesión para el nuevo usuario y presione < Ingresar >.
Vuelva a escribir la contraseña de inicio de sesión y presione < Ingresar >.
Se debe crear una nueva cuenta de usuario para el sistema Ubuntu WSL y Ubuntu debería estar listo para usar.
Accediendo a la terminal WSL Ubuntu Linux en Windows 10/11
Para acceder a la terminal del sistema Ubuntu Linux WSL, abra una aplicación de Terminal en Windows 10/11 y haga clic en > ubuntu .
Se debe abrir la terminal del sistema Ubuntu Linux WSL.
Comprobando si el sistema Ubuntu WSL puede acceder a la GPU NVIDIA de Windows 10/11
Para verificar si el sistema Ubuntu WSL puede acceder a la GPU NVIDIA de su computadora con Windows 10/11, ejecute el siguiente comando desde la terminal del sistema Ubuntu WSL:
$nvidia-smi
Si el sistema Ubuntu WSL puede acceder a la GPU NVIDIA de su computadora con Windows 10/11, verá la información de uso de su GPU NVIDIA como se muestra en la siguiente captura de pantalla:
Instalación de Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL
Para instalar TensorFlow en el sistema Ubuntu WSL, debe tener Python 3 PIP instalado en el sistema Ubuntu WSL. Puede instalar Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL desde el repositorio de paquetes oficial de Ubuntu.
Primero, actualice la caché de la base de datos del paquete APT con el siguiente comando:
$ sudo actualización apta
Para instalar Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL, ejecute el siguiente comando:
$ sudo apto instalar python3-pip
Para confirmar la instalación, presione “Y” y luego presione < Ingresar >.
Python 3 PIP se está instalando en el sistema Ubuntu WSL. Tarda un poco en completarse.
En este punto, Python 3 PIP debería estar instalado en el sistema Ubuntu WSL.
Para verificar si se puede acceder a Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL, ejecute el siguiente comando:
$ pip –versión
Como puede ver, tenemos Python 3 PIP 22.0.2 instalado en nuestro sistema Ubuntu WSL.
Actualización de Python 3 PIP en el sistema Ubuntu WSL
Para instalar la última versión de TensorFlow, debe tener instalada la última versión de Python 3 PIP en su sistema Ubuntu WSL.
Para instalar la última versión de TensorFlow, debe tener instalada la última versión de Python 3 PIP en su sistema Ubuntu WSL.
$ pip instalar –actualizar pip
Python PIP debe actualizarse a la última versión (versión 23.2.1 en el momento de escribir este artículo).
$ pip –versión
Instalación de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL
Para instalar TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL de su Windows 10/11, ejecute el siguiente comando:
$ pip instalar tensorflow[y-cuda]
Se están descargando e instalando TensorFlow con soporte NVIDIA CUDA/cuDNN y las dependencias necesarias. Tarda un poco en completarse.
En este punto, TensorFlow con soporte NVIDIA CUDA/cuDNN debería estar instalado en el sistema Ubuntu WSL.
Comprobar si la aceleración CUDA de TensorFlow funciona en el sistema Ubuntu WSL
Para verificar si la aceleración CUDA de TensorFlow está funcionando en el sistema WSL de Ubuntu, abra el intérprete/shell interactivo de Python 3 con el siguiente comando:
$python3
Para importar TensorFlow, ejecute la siguiente línea de código:
$ importar tensorflow como tf
Para comprobar si TensorFlow se importó correctamente, imprima el número de versión de TensorFlow con la siguiente línea de código:
$ tf.__versión__
Como puede ver, tenemos TensorFlow 2.14.0 instalado en nuestro sistema Ubuntu WSL.
Para comprobar si su GPU NVIDIA está disponible para la aceleración TensorFlow CUDA, ejecute la siguiente línea de código:
$ tf.config.list_physical_devices('GPU')
Como puede ver, hay un dispositivo GPU disponible para TensorFlow. Entonces, TensorFlow puede usar la GPU NVIDIA de su computadora para la aceleración CUDA.
Para salir del intérprete/shell interactivo de Python 3, ejecute la siguiente línea de código:
$ salir()
Acceso al sistema Ubuntu WSL con Visual Studio Code para el desarrollo de TensorFlow
Visual Studio Code es un excelente editor de código para el desarrollo de TensorFlow. Si desea acceder al sistema Ubuntu WSL con Visual Studio Code para el desarrollo de TensorFlow y necesita ayuda para ello, lea este artículo.
Conclusión
En este artículo, le mostramos cómo instalar Ubuntu Linux a través de WSL en Windows 10/11. También le mostramos cómo acceder a la terminal del sistema Ubuntu WSL en Windows 10/11 y cómo instalar la última versión de TensorFlow con soporte de aceleración NVIDIA CUDA/cuDNN en el sistema Ubuntu WSL.