wsl搭建深度学习系统

时间: 2023-08-18 07:14:14 浏览: 57
回答: 要在WSL中搭建深度学习系统,你可以按照以下步骤进行操作。首先,你需要在WSL中启用systemd。在单独的Linux系统中,可以使用systemctl对Docker进行自启动,但是WSL初始系统并不支持systemctl。因此,每次重新启动WSL,都需要使用sudo service docker start命令来启动Docker服务。\[1\] 其次,你需要启动WSL内部的Linux分发版本,并运行以下代码来启用systemd: ``` # 在/etc/wsl.conf中启用systemd { cat <<EOT \[boot\] systemd=true EOT } | sudo tee /etc/wsl.conf exit ``` 这将在WSL中启用systemd。\[2\] 最后,你需要重启WSL并测试systemctl命令。可以使用以下命令来完成这一步骤: ``` wsl --shutdown wsl --distribution Ubuntu ``` 其中,Ubuntu指的是你的镜像版本,你可以根据使用wsl -l -v命令输出的第一列来确定。\[3\] 完成以上步骤后,你就可以在WSL中搭建深度学习系统了。你可以根据自己的需求安装相应的深度学习框架和工具。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [2023最新WSL搭建深度学习平台教程(适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)](https://blog.csdn.net/qq_33963320/article/details/130094774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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