In erster Linie lassen Sie mich wissen, wenn ich etwas übersehen habe oder etwas falsch gemacht habe, oder wenn Sie Fragen haben
wsl --set-default-version 2
sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
python3 -m venv <your-environment-name> # examples python3 -m venv myenv # or python3 -m venv gpu-env
Sie können diese virtuelle Umgebung im Stammordner erstellen. Danach können Sie einfach neue Ordner im Stammordner erstellen, die alle diese virtuelle Umgebung verwenden. Auf diese Weise müssen Sie nicht jedes Mal eine neue virtuelle Umgebung erstellen. (Die Installationszeit ist sehr lang und Sie möchten das wahrscheinlich nicht jedes Mal tun)
source <your-environment-name>/bin/activate # examples source myenv/bin/activate # or source gpu-env/bin/activate
Wenn Sie die virtuelle Umgebung erfolgreich aktiviert haben, sollten Sie (
) auf der linken Seite des Terminals vor jeder Zeile sehen Sie können es dann deaktivieren, indem Sie „Deaktivieren“ eingeben, aber lassen Sie es vorerst für das Tutorial aktiviert
pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]
HINWEIS: Sie müssen sich in einer aktivierten virtuellen Umgebung befinden, um pip-install-Befehle ausführen zu können. Andernfalls erhalten Sie eine Fehlermeldung, die Sie auffordert, eine virtuelle Umgebung zu erstellen
Sie können VS Code öffnen, indem Sie Code eingeben. im Terminal. Dadurch wird die VS-Code-Installation auf der WSL-Instanz installiert und geöffnet. Diese Installation verfügt nicht über alle Erweiterungen, die Sie in Ihrer Windows-Installation haben (z. B. Python, GitHub Copilot, Jupyter). Sie können sie (müssen) über die Registerkarte „Erweiterungen“ in VS Code erneut installieren.
Wählen Sie bei der Auswahl eines Interpreters
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwendung von Polars mit NVIDIA GPU (CUDA), unter Windows mit WSL2. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!