Pycharm+Win10+WSL2(Ubuntu)+Anaconda在win上构建运行于Linux内核的深度学习虚拟环境

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Pycharm+Win10+WSL2(Ubuntu)+Anaconda在win上构建运行于Linux内核的深度学习虚拟环境

2023-07-03 03:28| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.打开子系统选项：控制面板->程序->启用或关闭windows功能（虚拟机相关的功能要开启，包括bios中的虚拟平台）

2.启用虚拟平台功能，并升级WSL2！！！！！

（这个很重要！！！！）执行完下述方式再查看一边wsl -l -v

# 打开powershell，查看wsl的版本以及挂载 wsl -l -v #默认挂载 wsl --set-default-version 2 #如果上一步发现ubuntu用的是1，那么就使用指定方式 wsl --set-version 分发版名称版本号 // 例：wsl --set-version Ubuntu 2

3.打开Ubuntu终端，更新镜像：打开 /etc/apt/sources.list，在开头加上

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

保存后：

sudo apt-get update

查看wsl2版本，一定要5.10.16.3以上！！！

win10 一定要升级到21H2版本的！

wsl cat /proc/version

4.可安装window Terminal（微软商店，方便切换子系统）

5.Nvidia-WSL驱动(目前已经集成在显卡驱动中，没更新过英伟达驱动的的更新下驱动，或者重新安装下驱动，内部会集成Nvidia-WSL驱动)

6.Ubuntu安装驱动，选择版本：

anCUDA Toolkit 11.7 Update 1 Downloads | NVIDIA DeveloperResources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a BugTarball and Zip Archive Deliverableshttps://developer.nvidia.cn/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local

在Ubuntu中按照命令更新：

7.将cuda加入到环境变量（默认位置安装）

vim ~/.bashrc # cuda export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=${CUDA_HOME}/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64 source ~/.bashrc

使用nvcc -V查看cuda信息（如果报错，记得更新系统到21H2）

nvcc -V

8.使用清华源安装miniconda

wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh sudo chmod +x miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh sudo ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

一路yes

# conda初始化 conda init # 查看conda环境变量 vim ~/.bashrc # >>> conda initialize >>> # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !! __conda_setup="$(/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if [ $? -eq 0 ]; then eval "$__conda_setup" else if [ -f "/etc/profile.d/conda.sh" ]; then . "/etc/profile.d/conda.sh" else export PATH="/bin:$PATH" fi fi unset __conda_setup #

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