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인공지능, 딥러닝을 사용하려면 GPU 가속이 필수적입니다. 특히 NVIDIA 그래픽카드를 사용하는 경우 CUDA를 설치하여 GPU를 활용해야 합니다. 그러나 WSL2 환경에서 CUDA 및 cuDNN을 설정하는 과정은 다소 까다롭습니다.  과거 안전불감증을 가지고 있었던 저는 cuda와 기타 등등... 아무렇게나 지웠다 깔고 많은 시행착오 ( 그래픽카드 하나를 벽돌로 만들고 ) 를 겪으며 환경설정의 중요성과 강한 안전의식으로 환경설정에 많은 시간을 기울이는 편입니다. 환경설정의 스트레스는 겪어본 사람들만이 아는 고통이자 마약입니다. 이번에도 과거 깔아놓은 cuda와 기타 등등등을 처리하고 버전을 맞추며 많은 오류를 만나고 성장했습니다! 크크크 미리 PC 환경을 확인하고 올바른 버전의 CUDA 및 cuDNN..

안녕하세요! 😊 오늘은 VSCode에서 WSL과 Ubuntu 환경을 활용해 가상환경을 만들고, 패키지 설치까지 마무리하는 방법을 차근차근 알려드릴 예정입니다. 복잡할 것 같지만, 한 단계씩 천천히 따라오시면 간단하고 쉬우실거에요~!! 아래 과정을 순차대로 따라오신다면 오류 없이 진행가능하니 한번씩 참고하세요 🥰💘 실패 없이 Window 환경에서 WSL 2와 VScode 통합하기환경 구축이란 게 쉽지 않고 작은 실수만으로 제대로 설정하기 어려울 수 있습니다. 저도 초반에는 많이 맸어요. 그러나 이 가이드에 나열된 과정을 차근차근 따라오시면 비개발자분들도 손쉽yiheeju.tistory.com   🔴VSCode에서 WSL환경 실행하기 VSCode에서 왼쪽 상단의 종이 2장 아이콘을 클릭하면 폴더 열기..

안녕하세요! 😊 이번 포스팅에서는 윈도우 환경에서 WSL 2와 VS Code를 사용해 Linux 개발 환경을 구축하는 과정을 함께 해볼 거예요. 환경 설정은 생각보다 까다롭고 작은 실수 하나만으로도 고생할 수 있어서 저도 처음엔 이런저런 문제로 많이 헤맸지만, 이제는 그 과정을 간단하게 풀어보려고 합니다. 이 가이드를 천천히 따라오시면, 비개발자분들도 문제없이 Linux와 Miniconda 환경을 설정할 수 있을 거예요! 🐾  본 개시물은 아래 블로그에서 이어진답니다~🐦https://yiheeju.tistory.com/3 실패 없이 Window 환경에서 WSL 2와 VScode 통합하기환경 구축이란 게 쉽지 않고 작은 실수만으로 제대로 설정하기 어려울 수 있습니다. 저도 초반에는 많이 맸어요. 그러..

안녕하세요! 😊 환경 구축이란 게 쉽지 않고 작은 실수만으로 제대로 설정하기 어려울 수 있습니다. 저도 초반에는 많이 맸어요.🥹 그러나 이 가이드에 나열된 과정을 차근차근 따라오시면 비개발자분들도 손쉽게 환경을 구축하실 수 있을 것 입니다. Windows 환경에서 WSL2와 VS Code를 오류 없이 통합하여 개발 환경을 설정하는 방법을 단계별로 설명했으니, 누구나 쉽게 따라 할 수 있을 것입니다 🥰 1. WSL 활성화 및 가상화 기능 설정 제어판 > 프로그램 > 프로그램 및 기능 > Windows 기능 켜기/끄기를 선택한 후 Linux용 Windows 하위 시스템, Windows 하이퍼바이저 플랫폼, 가상 머신 플랫폼의 체크박스를 활성화하고 확인해주세요. (이 때 재부팅이 실행되니 참고하세요.) ..