虚拟机配置深度学习
时间: 2025-05-03 09:37:21 浏览: 16
### 如何在虚拟机中设置深度学习环境
#### 创建 Conda 虚拟环境
为了更好地管理依赖项和不同版本的库,建议使用 Conda 来创建独立的虚拟环境。通过这种方式可以轻松实现 GPU 支持以及多个框架的同时存在[^1]。
```bash
conda create -n deep_learning python=3.9
conda activate deep_learning
```
#### 安装 NVIDIA 驱动程序和支持工具
确保宿主机已安装最新版本的 NVIDIA 显卡驱动程序,并验证其正常工作。接着,在虚拟环境中安装 CUDA 和 cuDNN 工具包以支持 GPU 加速功能[^3]:
```bash
conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2
```
#### PyTorch 的 GPU 版本安装
按照官方推荐的方式安装带有 GPU 支持的 PyTorch 框架。此操作会自动检测当前系统的 CUDA 版本并下载合适的二进制文件:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
#### TensorFlow 的 GPU 设置
对于 TensorFlow 用户来说,同样可以通过 Conda 或 Pip 实现 GPU 加速的支持。这里给出基于 Conda 的方法来完成这一目标:
```bash
conda install tensorflow-gpu
```
#### MindSpore 的特殊注意事项
尽管 MindSpore 提供了跨平台的能力,但在 Windows 下仅限于 CPU 使用场景;如果希望充分利用硬件资源,则需考虑迁移至 Linux 发行版作为基础操作系统[^2]。
#### Docker 方案简介
作为一种替代方案,利用容器化技术如 Docker 构建隔离的工作区也是一种不错的选择。它能够快速部署预构建好的镜像而无需手动调整太多参数[^5]。下面展示了一个典型命令用于启动包含 Jupyter Notebook 接口的服务实例:
```bash
docker run -it --gpus all -p 8888:8888 -v $(pwd):/workspace nvcr.io/nvidia/pytorch:21.06-py3
```
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