"Si un ouvrier veut bien faire son travail, il doit d'abord affûter ses outils." - Confucius, "Les Entretiens de Confucius. Lu Linggong"
Page de garde > La programmation > Utilisation de Polars avec NVIDIA GPU (CUDA), sous Windows avec WSL2

Utilisation de Polars avec NVIDIA GPU (CUDA), sous Windows avec WSL2

Publié le 2024-11-09
Parcourir:513

Using Polars with NVIDIA GPU (CUDA), on Windows using WSL2

Tout d'abord, faites-moi savoir si j'ai raté quelque chose ou si quelque chose ne va pas, ou si vous avez des questions

Mesures

WSL2

  1. Installez n'importe quelle distribution Linux via le Windows Store (Ubuntu 22.04 par exemple)
  2. Démarrez-le et créez un utilisateur
  3. Définissez WSL version 2 par défaut en exécutant cette commande dans l'invite de commande ou Powershell (sur votre appareil Windows)
wsl --set-default-version 2

Création d'un environnement virtuel dans WSL2

1. Installez Python sur l'instance WSL2 en exécutant ces commandes

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv

2. Créez un nouvel environnement virtuel

python3 -m venv 

# examples
python3 -m venv myenv
# or
python3 -m venv gpu-env

Vous pouvez créer cet environnement virtuel dans le dossier racine. Après cela, vous pouvez simplement créer de nouveaux dossiers dans le dossier racine, et ceux-ci utiliseront tous cet environnement virtuel. De cette façon, vous n’avez pas besoin de créer un nouvel environnement virtuel à chaque fois. (Le temps d'installation est très long et vous ne voudrez probablement pas le faire à chaque fois)

3. Activez l'environnement virtuel

source /bin/activate

# examples
source myenv/bin/activate
# or
source gpu-env/bin/activate

Si vous avez activé avec succès l'environnement virtuel, vous devriez voir () sur le côté gauche du terminal, avant chaque ligne

Vous pouvez ensuite le désactiver en tapant deactivate, mais pour l'instant laissez-le activé pour le tutoriel

Installation de packages pip dans un environnement virtuel

pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]

REMARQUE : vous devez être dans un environnement virtuel activé pour pouvoir exécuter les commandes pip-install. Sinon, vous obtiendrez une erreur vous demandant de créer un environnement virtuel

Utiliser l'environnement virtuel dans VS Code

Vous pouvez ouvrir VS Code en tapant code . dans la borne. Cela installera et ouvrira l’installation de VS Code sur l’instance WSL. Cette installation ne dispose pas de toutes les extensions que vous avez sur votre installation Windows (par exemple Python, GitHub Copilot, Jupyter). Vous pouvez (devoir) les réinstaller via l'onglet Extensions de VS Code.

Lors de la sélection d'un interpréteur, sélectionnez , au lieu de la version Python avec un numéro de version. L'interpréteur dont vous avez besoin porte exactement le même nom que l'environnement virtuel, et sera suivi d'un numéro de version Python, dans ce format

  • ✅ gpu-env (Python 3.11.2)
  • ❌ Python 3.11.2 /bin/python3
  • ❌ Python 3.11.2 /usr/bin/python3
Déclaration de sortie Cet article est reproduit sur : https://dev.to/harmanpsingh/using-polars-with-nvidia-gpu-cuda-on-windows-using-wsl2-869?1 En cas de violation, veuillez contacter study_golang@163 .com pour le supprimer
Dernier tutoriel Plus>

Clause de non-responsabilité: Toutes les ressources fournies proviennent en partie d'Internet. En cas de violation de vos droits d'auteur ou d'autres droits et intérêts, veuillez expliquer les raisons détaillées et fournir une preuve du droit d'auteur ou des droits et intérêts, puis l'envoyer à l'adresse e-mail : [email protected]. Nous nous en occuperons pour vous dans les plus brefs délais.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3