tensorflow wsl2 docker
时间: 2025-05-14 21:36:53 浏览: 22
### WSL2 上通过 Docker 配置和运行 TensorFlow 环境
为了在 Windows Subsystem for Linux (WSL2) 中使用 Docker 来配置和运行 TensorFlow 的 GPU 支持环境,需遵循一系列特定的操作流程。
#### 安装 NVIDIA 工具包
确保已安装适用于 WSL2 的 NVIDIA CUDA Toolkit 和容器工具包。这可以通过执行命令来完成:
```bash
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
```
此命令会设置必要的 NVIDIA 运行时支持以便让 Docker 能够访问 GPU 设备[^1]。
#### 获取项目文件
接着获取所需的 Docker Compose 文件和其他资源。可以克隆一个包含适当配置的仓库到本地环境中:
```bash
git clone https://github.com/james-curtis/code-os-debian.git
cd code-os-debian
```
上述 Git 命令用于下载预设好的 Docker 组成部分以及启动所需的服务[^2]。
#### 下载 TensorFlow 映像
随后,在 Windows 命令提示符窗口内拉取带有 Jupyter Notebook 接口和支持 GPU 加速功能版本的官方 TensorFlow Docker 映像:
```bash
docker pull tensorflow/tensorflow:2.9.1-gpu-jupyter
```
这条指令将会从 Docker Hub 拉取消息中的指定标签映像至本机系统中存储起来待用[^3]。
#### 测试 TensorFlow 对 GPU 的识别能力
最后一步是在 Python 解释器里验证 TensorFlow 是否能够成功检测到可用的 GPU 设备。可以在交互式的 shell 或者脚本里面加入如下代码片段来进行测试:
```python
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
```
这段程序用来展示当前机器上的物理 GPU 列表;如果有任何设备被列出,则表示 TensorFlow 成功连接到了 GPU 并可利用其硬件加速特性[^4]。
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