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如何在Windows 11上设置CUDA和WSL2（包括PyTorch和TensorFlow GPU）
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原文英文，约3400词，阅读约需13分钟。
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内容提要
在复杂的机器学习项目中，使用Nvidia GPU可以提升效率。新手可通过Kaggle或Colab入门，但深入学习时需使用本地GPU。Windows 11用户可通过WSL2配置Nvidia GPU，本文提供CUDA设置及TensorFlow、PyTorch安装的详细步骤，以确保GPU加速。
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关键要点
- 在复杂的机器学习项目中，使用Nvidia GPU可以提升效率。
- 新手可以通过Kaggle或Colab入门，但深入学习时需使用本地GPU。
- Windows 11用户可通过WSL2配置Nvidia GPU，进行机器学习相关工作。
- 本文提供CUDA设置及TensorFlow、PyTorch安装的详细步骤，以确保GPU加速。
- 确保满足Windows 11、Nvidia GPU、管理员权限等先决条件。
- 安装Windows Terminal和最新的Windows PowerShell以便使用命令行工具。
- 配置Windows Terminal以使用PowerShell作为默认终端。
- 确保CPU虚拟化在BIOS中启用，以便使用WSL2。
- 通过Windows Terminal安装WSL2和最新的Ubuntu LTS版本。
- 安装Miniconda以管理Python环境，并创建适合TensorFlow和PyTorch的环境。
- 确保安装最新的Nvidia驱动程序，并安装CUDA依赖项。
- 安装与TensorFlow版本兼容的CUDA Toolkit，并配置环境变量。
- 安装cuDNN SDK以加速深度学习操作。
- 在conda环境中安装TensorFlow GPU并验证其工作状态。
- 在conda环境中安装PyTorch GPU并验证其工作状态。
- 在Jupyter Notebook中测试PyTorch和TensorFlow的GPU支持。
- 本文提供了详细的步骤和注意事项，帮助用户配置Windows 11进行机器学习实验。
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