Windows11下安装GPU版本的pytorch。

在Windows 11上通过WSL2和Docker搭建支持GPU的深度学习环境的完整流程。首先，通过控制面板启用Hyper-V、Virtual Machine Platform和WSL功能，并使用wsl --install命令安装Ubuntu 24.04。接着，安装Docker Desktop并配置其与WSL2集成。然后，在WSL中安装NVIDIA Container Toolkit，确保Dock

Windows 11下，在WSL2上搭建深度学习环境

如何使用Docker和VS Code的Dev Container插件搭建支持GPU的PyTorch开发环境。首先通过Docker拉取PyTorch镜像并测试GPU功能。接着安装VS Code的Dev Container插件，并创建项目文件夹pytorch-test，在其中编写测试PyTorch和GPU的Python程序app.py，以及配置.devcontainer/devcontainer.js

VS Code登录Codex时报错“failed to start login server&quot”，原因是端口被占用。解决方法包括停用相关服务（winnat、hns、vmms）并重启VS Code，登录成功后再恢复服务。操作需在管理员终端执行net stop/start命令。该方案有效解决了10013端口访问权限错误问题。

vue.js入门

Windows 11下，在WSL2上搭建深度学习环境

UV 是一款高效的 Python 包管理工具，支持通过镜像加速安装（需在项目pyproject.toml或全局环境变量中单独配置源地址），提供uv pip命令加速传统 pip 操作（如安装、卸载、依赖导出），同时支持通过uv init创建项目并绑定虚拟环境，利用uv add/remove动态管理依赖并自动生成锁文件（uv.lock）确保环境一致性，还可通过uv sync一键同步依赖或结合requi

在Windows 11上通过WSL2和Docker搭建支持GPU的深度学习环境的完整流程。首先，通过控制面板启用Hyper-V、Virtual Machine Platform和WSL功能，并使用wsl --install命令安装Ubuntu 24.04。接着，安装Docker Desktop并配置其与WSL2集成。然后，在WSL中安装NVIDIA Container Toolkit，确保Dock

Windows11下安装GPU版本的pytorch。