windows安装linux虚拟机运行深度学习
时间: 2025-07-20 08:55:29 浏览: 2
### 设置Windows上的Linux虚拟机以运行深度学习应用
#### 选择合适的虚拟化软件
为了在Windows上创建Linux虚拟机,推荐使用VMware Workstation Pro或VirtualBox。对于GPU直通功能的支持,VMware通常提供更好的兼容性和性能[^1]。
#### 安装Linux操作系统
建议采用Ubuntu LTS版本作为基础OS,因为其长期支持和广泛的社区资源有助于解决可能遇到的问题。安装过程中需注意分配足够的硬盘空间给虚拟磁盘,并预留至少8GB以上的RAM供虚拟机使用[^2]。
#### 配置网络连接方式
为了让主机与客机之间能够顺畅通信,在虚拟机内部应调整网卡属性为桥接模式(Bridged Adapter),这样可以使虚拟机获得独立于宿主机之外的真实IP地址,便于后续通过SSH等方式管理操作。
#### 开启硬件加速特性
如果计划利用物理显卡来进行CUDA计算,则必须确认BIOS里已激活Intel VT-x/AMD-V以及IOMMU选项;同时也要保证所选的hypervisor平台能正确识别并映射目标GPU设备至客户操作系统内。
#### 准备必要的驱动程序包
针对NVIDIA GPU用户来说,除了官方提供的闭源二进制文件外,还应该预先下载对应架构下的CUDA Toolkit、cuDNN库等依赖项,以便顺利完成框架搭建工作流程[^4]。
#### 构建AI开发环境
借助Conda这样的包管理系统可以帮助快速部署Python解释器连同一系列科学计算类库,比如TensorFlow、PyTorch等热门机器学习工具集。记得依据个人需求定制专属metapackage组合方案。
```bash
sudo apt-get update && \
sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget curl unzip pkg-config libjpeg-dev zlib1g-dev libpng-dev libtiff5-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libgtk-3-dev libopenblas-base liblapacke-dev gfortran python3-pip
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
```
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