wsl2查看系统级别的环境

时间: 2024-01-19 15:03:44 浏览: 81
可以使用以下命令查看 WSL2 中系统级别的 Anaconda 环境: ```bash conda info --envs ``` 该命令会列出所有可用的 Anaconda 环境,其中包括系统级别的环境和用户级别的环境。系统级别的环境一般安装在 `/opt/anaconda` 或 `/usr/local/anaconda` 目录下,而用户级别的环境安装在用户的 home 目录下。系统级别的环境一般包括默认的 `base` 环境以及其他用户自己创建的环境。可以通过 `*` 符号来标记当前激活的环境。
相关问题

sudo apt-get remove --auto-remove cuda是对wsl2系统级别的操作还是base环境

这个命令会在WSL2的Ubuntu发行版中删除CUDA软件包及其依赖项。这是针对WSL2中Ubuntu操作系统的系统级别操作,不是针对base环境的操作。请注意,在WSL2中运行的Ubuntu发行版与Windows操作系统中运行的CUDA软件包是独立的,因此你需要在Ubuntu发行版中卸载CUDA软件包,而不是Windows操作系统中。

在wsl2中检查当前anaconda环境是否在系统级别,可以被其他用户使用虚拟环境调用

在WSL2中,如果你想让其他用户使用你的Anaconda环境,可以在系统级别创建一个虚拟环境,然后将虚拟环境分享给其他用户。 以下是创建虚拟环境的步骤: 1. 在WSL2终端中激活你的Anaconda环境: ``` conda activate base ``` 2. 创建虚拟环境: ``` conda create --name env_name python=x.x ``` 其中`env_name`是你想要创建的虚拟环境名称,`x.x`是你想要使用的Python版本号。 3. 激活虚拟环境: ``` conda activate env_name ``` 4. 在虚拟环境中安装需要的Python库。 完成以上步骤后,其他用户可以通过以下命令激活你的虚拟环境: ``` conda activate /path/to/env_name ``` 其中`/path/to/env_name`是你的虚拟环境路径,其他用户需要有读取权限。
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逻辑:从交互的开销看,CUDAToolkit本身应该直接安装系统级别而非子系统级别 因为二者交互有开销,计算性能有损失, 但是你选了这样一种计算方式:wsl虽然作为windows的子系统,但其Linux系统和Windows相互独立,安在Windows上,Linux调用不了 所以,应该安装wsl的系统级别 如果图方便,安在anaconda的base环境,甚至某个用户的虚拟环境 这通信的开销、损耗就太大 所以,就算麻烦,长期看,为了性能损耗降低,尽可能发挥硬件功能,还是得安在系统级别 —————————————— 通信开销可看作是交互所需的开销,这和股票交易每次买入卖出所需支付的开销,以及CPU时间片上下文切换开销我认为都类似 连接所产生的开销,就是层次加深,原本直通直达的强大性能,因为深度加深,在末端损耗,从神经网络的视角看,连接所需要的性能损耗,是值得注意的,如果你一个对性能需求消耗很高的操作,在连接的末端(神经末梢)执行,所需要的开销可能会很大, 联系哈夫曼树和概率图 若出于性能改进的考虑,性能损耗或说开销大的操作,应该尽力放在提供性能支持的前端 从这个角度看,是否解码器的功能不应该设计那么复杂是出于这种考虑 —————————— 这个观点怎么迁移地表述到神经网络的性能开销和表现能力这方面呢,比如编解码架构

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