本文主要是介绍paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
paddlepaddle 2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIA cuda 12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。因为是在wsl2环境中安装，不是纯正的linux环境，其中一些小问题需要注意。
使用conda 安装飞浆，wsl2中安装了cuda 12.x，跟飞浆2.6兼容，按照官网指令即可：
conda create -n pp2cuda python=3.11
conda activate pp2cuda
conda install paddlepaddle-gpu==2.6.0 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge启动python，直接运行飞浆提示错误：
>>> paddle.utils.run_check()
# The third-party dynamic library (libcuda.so) that Paddle depends on
# is not configured correctly. (error code is libcuda.so: cannot open
# shared object file: No such file or directory)
错误提示 libcuda.so找不到。在 /usr目录下查找：find /usr -name libcuda.so，将找到的目录加入环境变量即可：
# paddlepaddle 2.6.0 cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/stubs/再次测试飞浆，paddlepaddle-gpu可以正常通过了。
这篇关于paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
