먼저 제가 놓친 부분이나 잘못된 부분이 있으면 알려주세요, 또는 궁금한 점이 있으면
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
루트 폴더에 가상 환경을 만들 수 있습니다. 그런 다음 루트 폴더에 새 폴더를 만들면 모두 해당 가상 환경을 사용하게 됩니다. 이렇게 하면 매번 새로운 가상 환경을 만들 필요가 없습니다. (설치 시간이 너무 길어서 매번 그렇게 하고 싶지는 않을 것 같습니다)
source <your-environment-name>/bin/activate # examples source myenv/bin/activate # or source gpu-env/bin/activate
가상 환경을 성공적으로 활성화했다면 터미널 왼쪽의 모든 줄 앞에 (
)이 표시되어야 합니다 그런 다음 deactivate를 입력하여 비활성화할 수 있지만 지금은 튜토리얼을 위해 활성화된 상태를 유지하세요
pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]
참고: pip-install 명령을 실행하려면 활성화된 가상 환경 내에 있어야 합니다. 그렇지 않으면 가상 환경을 생성하라는 오류가 발생합니다
코드를 입력하여 VS Code를 열 수 있습니다. 터미널에서. 그러면 WSL 인스턴스에 VS Code 설치가 설치되고 열립니다. 이 설치에는 Windows 설치에 있는 모든 확장 기능(예: Python, GitHub Copilot, Jupyter)이 포함되어 있지 않습니다. (반드시) VS Code의 확장 탭을 통해 다시 설치할 수 있습니다.
통역사를 선택할 때 버전 번호가 있는 Python 버전 대신
위 내용은 WSL2를 사용하는 Windows에서 NVIDIA GPU(CUDA)와 함께 Polars 사용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!