写在前面:本系列笔者亲测可行!文章配置如下\color{red}{写在前面:本系列笔者亲测可行!文章配置如下}写在前面:本系列笔者亲测可行!文章配置如下:
win10,Ubuntu18.04,nvidia驱动显示cuda版本11.7(只要高于10.2均可参考本配置教程)。
共将创建2个虚拟环境,分别取名为tensor37和torch37。
tensor37虚拟环境配置为python=3.7,tensorflow-gpu=2.2,cudatoolkit=10.1,cudnn=7.6.5;
torch37虚拟环境配置为python=3.7,pytorch=1.12.1,torchvision=0.13.1,torchaudio==0.12.1,cudatoolkit=10.2,cudnn=7.6.5。

文章目录

  • Win10+Ubuntu18.04双系统安装配置教程(二)——磁盘分区
    • 1. 分区步骤
      • 放大镜搜索创建并格式化硬盘分区,打开-->
      • 鼠标放到一个空间较大的磁盘上(这里建议分D盘,C盘是win系统盘,分C盘可能会存在系统兼容问题,会有点麻烦。)-->
      • 右击-->
      • 压缩卷-->
      • 输入要分出的卷大小M,(若要分出130G,则输入(130*1024)133120)-->
      • 看到130G未分配空间表示分盘完成,直接叉掉磁盘管理
    • 2. 分区大小建议
      • 分出空间根据D盘大小决定,若只是试试Linux系统,分出30G即可;若搞深度学习和机器学习,建议100G以上。

Win10+Ubuntu18.04双系统安装配置教程(二)——磁盘分区

注意\color{red}{注意}注意:仍然在Win10系统上进行以下操作

(如果要下载tensorflow+keras或者pytorch,强烈建议100G以上!!!我先分的50G,后面安框架提示内存不足,只能卸掉系统重来一遍)

(由于笔者win10系统分区时未截图,整理步骤时后续安装等已完成,不再重复操作,以一台win11电脑作分区演示)

1. 分区步骤

放大镜搜索创建并格式化硬盘分区,打开–>

鼠标放到一个空间较大的磁盘上(这里建议分D盘,C盘是win系统盘,分C盘可能会存在系统兼容问题,会有点麻烦。)–>

右击–>

压缩卷–>

输入要分出的卷大小M,(若要分出130G,则输入(130*1024)133120)–>

看到130G未分配空间表示分盘完成,直接叉掉磁盘管理

2. 分区大小建议

分出空间根据D盘大小决定,若只是试试Linux系统,分出30G即可;若搞深度学习和机器学习,建议100G以上。

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