转自https://blog.csdn.net/qq_40102732/article/details/134992151一、Windows上装Ubuntu安装目前win11安装很方便最简单的方式为下面一个命令打开win上的PowerShell 或 Windows 命令提示符方法是右键单击并选择“以管理员身份运行”,输入wsl --install此命令将启用运行 WSL 并安装 Linux 的 Ubuntu 发行版所需的功能。注意上述命令仅在完全未安装 WSL 时才有效会将ubuntu安装在默认的c盘里面后续的所有操作都会存在c盘中占用系统内存将WSL2设置为默认值WSL1是老版本的新的windows现在基本上都是WSL2装成功后会在开始程序上拥有一个Ubuntu的程序双击打开后会进入ubuntu的终端编辑用户名和隐藏的密码不建议使用默认安装如果想要安装在win上其他盘中并选定对应版本的linux需要进行以下操作比较推荐如果你此前通过以上方式或其他方式安装了ubuntu想要卸载重新安装则注销代码如下wsl --unregister Ubuntu上述代码的“Ubuntu”为你安装的Ubuntu名称例如安装了Ubuntu 20.04就进行替换即可。查看Ubuntu发行版本选择你想安装的Ubuntu版本,wsl.exe也可以写成wslwsl.exe --list --online比如选择安装Ubunru-20.04进行安装wsl.exe --install Ubuntu-20.04注意上述安装在c盘我们对其导出打包为tar文件将其放在E盘的一个文件夹下wsl --export Ubuntu-20.04 e:\wsl-ubuntu20.04.tar接下来注销原来c盘的Ubuntu20.04,并解压包文件安装在e盘wsl --unregister Ubuntu-20.04 # 注销 wsl --import Ubuntu-20.04 e:\wsl-ubuntu20.04 e:\wsl-ubuntu20.04.tar --version 2设置默认登陆用户名ubuntu2004 config --default-user your name # 更换路径后报错无ubuntu2004命令 # 换另一种方式 vim /etc/wsl.conf # wsl root登录后 # 文件末尾添加 [user] defaultuser_name # 你的用户名 # 重启wsl wsl --shutdown wsl登录ubuntu20.04设置密码wsl.exe --user root # 以root权限登录ubuntu passwd root # 进入ubuntu命令终端后输入passwd root修改密码至此ubuntu安装 完毕接下来是一些ubuntu上的使用操作了,安装完成后会在windows上呈现出如下形式代表安装成功二、安装anaconda配置深度学习环境2.1 安装minianaconda选择清华源下载:Index of /,这里我们本地windows下载好了anaconda将其复制到ubuntu 20.04 home文件夹的用户下我的在新建的downloads文件夹下即miniAnaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh安装命令sh miniAnaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh一直点击enter键但注意不要后面不要太快要求你是否接受他的license,要填yes如果没在这里停顿一直enter下去会因为no而没有安装成功安装成功后需要添加系统路径否则不能使用conda命令vim ~/.bashrc # 修改配置文件,添加anaconda系统路径 export PATH$PATH:/home/用户名/anaconda3/bin # 这里的路径根据你的anaconda位置进行设置填写完毕后按esc进入命令模式再按:wq进行保存退出进入ubuntu命令终端输入source ~/.bashrc此时重启ubuntu后就会在ubuntu命令左边出现base则anaconda安装和配置成功换源ubuntu apt安装换源sudo vim /etc/apt/source.list # 添加以下内容并保存 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse # 更新源: sudo apt-get updatepip换源pip install pip -U pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleminiconda换源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes2.2 pytorch环境深度学习配置如果windows上有nvidia gpu就可以直接进行pytorch的gpu安装输入nvidia-smi查看是否有conda创建pytorch新环境 python版本根据自己的来conda create -n pytorch python3.9安装成功后激活conda activate pytorch去该网址下与自己cuda、python版本对应的torch、torchvision与torchaudio,注意cuda向下兼容注意到三者的版本必须兼容需要在pytorch github对应的网址上去查看版本对应这里我们直接下载cu15对应的三个whl文件pytorch whl文件下载地址: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmltorch-1.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whltorchaudio-0.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whltorchvision-0.12.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl然后通过pip安装pip install torch-1.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torchaudio-0.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torchvision-0.12.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whlnvcc与cudann的安装本文不做介绍后续只需要在ubuntu上进行安装即可三、Vscode与Pycharm连接WSL的UbuntuVscode安装SSH后只需要点击Vscode左下方的远程连接符号并点解本地WSL进行连接即可自动连接UbuntuPycharm只需要按照之前windows一样创建项目 比如选择文件夹时选择Ubuntu对应的项目文件夹因为Ubuntu是子系统所以可以直接选择然后点击设置里的项目选择ubuntu里的python环境解释器即可四、WSL-ubuntu安装CUDA 、CUDNN系统环境GPU--RTX3070--8GNvidia-Driver--511.81CUDA--11.6anaconda environment name: pytorchpython 3.9pytorch--1.11.0cu115安装依赖gcc、g, cmakesudo apt install gcc g cmake make -y安装CUDA英伟达提供的WSL安装CUDA网址:https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html安装CUDA Toolkit for wsl首先运行如下命令(一定要运行否则会报错)sudo apt-key del 7fa2af80必须选择WSL-Ubuntu不能单独安装ubuntu的安装网址 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_osLinuxtarget_archx86_64DistributionWSL-Ubuntutarget_version2.0target_typedeb_local选择版本后会出现安装命令依次执行安装成功后会在ubunu /usr/loacl文件下出现关于你安装的cuda版本的文件夹没安装之前是没有的这个cuda版本与你的nvidia-smi显示的cuda版本是一致可以认为它默认是根据你windows上的cuda版本进行配置的/usr/local/cuda/bin/目录下存放着CUDA相关的二进制工具程序如CUDA编译器nvcc。下面我们会将这个目录加入系统PATH变量中。/usr/local/cuda/include/目录下存放着CUDA库的头文件。如果将来在编译CUDA相关代码时报错找不到头文件那需要手动指定在该目录下搜索头文件。/usr/local/cuda/lib64/目录下存放着CUDA的工具库下面我们会将其加入GCC库搜寻目录变量LD_LIBRARY_PATH中。此外/usr/lib/wsl/lib/目录下还存放着libcuda.so等库下面我们会将其加入GCC库搜寻目录变量LD_LIBRARY_PATH中添加系统环境变量sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh echoexport PATH/usr/local/cuda/bin/:$PATH | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh echoexport LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/lib64/:/usr/lib/wsl/lib/:$LD_LIBRARY_PATH | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh此时关闭ubuntu终端重新打开输入nvcc -V显示如下信息表示安装成功安装CuDNN若需要卸载cuda,运行如下命令sudo apt remove cuda-版本号如cuda-11-6) sudo rm -f /etc/profile.d/cuda.sh # 删除cuda相关环境变量安装不同的cuda从头安装cuda版本工具包sudo update-alternatives --query cuda # 查找当前系统所有的cuda包sudo update-alternatives --config cuda # 设置当前系统默认使用的cuda包明确需要安装的cudnn的版本号下载网址https://developer.nvidia.com/cudnn-downloadsdeb下载ubuntu20.04对应cuda11.x的cudnn deb文件cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb安装 sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb报错后按要求执行sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29/cudnn-local-CD2C2DD4-keyring.gpg /usr/share/keyrings/再执行sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb安装完成后执行:sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrin更新apt源sudo apt update查看cuDNN安装包仓库中包含的cuDNN深度学习库有哪些版本:sudo apt list libcudnn*libcudnn8包主要包含cuDNN的动态库.so文件不包含头文件与静态库.a文件。如果你只需要动态链接cuDNN安装这个包就够了。libcudnn8-dev包主要包含cuDNN的动态库、头文件和静态库。如果你需要用到cuDNN的头文件或需要动态/静态链接到cuDNN那请使用这个包。libcudnn8-samples包只包含cuDNN的示例代码和文档不包含任何cuDNN库。只安装这个包是无法使用cuDNN的。安装libcudnn8-dev与libcudnn8-samples包sudo apt install libcudnn8-dev libcudnn8-samples简单地检查一下cuDNN的动态库文件是否安装到位readelf -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so | grep SONAME
WSL（2）安装Ubuntu以及深度学习配置
发布时间：2026/6/13 23:09:38
转自https://blog.csdn.net/qq_40102732/article/details/134992151一、Windows上装Ubuntu安装目前win11安装很方便最简单的方式为下面一个命令打开win上的PowerShell 或 Windows 命令提示符方法是右键单击并选择“以管理员身份运行”,输入wsl --install此命令将启用运行 WSL 并安装 Linux 的 Ubuntu 发行版所需的功能。注意上述命令仅在完全未安装 WSL 时才有效会将ubuntu安装在默认的c盘里面后续的所有操作都会存在c盘中占用系统内存将WSL2设置为默认值WSL1是老版本的新的windows现在基本上都是WSL2装成功后会在开始程序上拥有一个Ubuntu的程序双击打开后会进入ubuntu的终端编辑用户名和隐藏的密码不建议使用默认安装如果想要安装在win上其他盘中并选定对应版本的linux需要进行以下操作比较推荐如果你此前通过以上方式或其他方式安装了ubuntu想要卸载重新安装则注销代码如下wsl --unregister Ubuntu上述代码的“Ubuntu”为你安装的Ubuntu名称例如安装了Ubuntu 20.04就进行替换即可。查看Ubuntu发行版本选择你想安装的Ubuntu版本,wsl.exe也可以写成wslwsl.exe --list --online比如选择安装Ubunru-20.04进行安装wsl.exe --install Ubuntu-20.04注意上述安装在c盘我们对其导出打包为tar文件将其放在E盘的一个文件夹下wsl --export Ubuntu-20.04 e:\wsl-ubuntu20.04.tar接下来注销原来c盘的Ubuntu20.04,并解压包文件安装在e盘wsl --unregister Ubuntu-20.04 # 注销 wsl --import Ubuntu-20.04 e:\wsl-ubuntu20.04 e:\wsl-ubuntu20.04.tar --version 2设置默认登陆用户名ubuntu2004 config --default-user your name # 更换路径后报错无ubuntu2004命令 # 换另一种方式 vim /etc/wsl.conf # wsl root登录后 # 文件末尾添加 [user] defaultuser_name # 你的用户名 # 重启wsl wsl --shutdown wsl登录ubuntu20.04设置密码wsl.exe --user root # 以root权限登录ubuntu passwd root # 进入ubuntu命令终端后输入passwd root修改密码至此ubuntu安装 完毕接下来是一些ubuntu上的使用操作了,安装完成后会在windows上呈现出如下形式代表安装成功二、安装anaconda配置深度学习环境2.1 安装minianaconda选择清华源下载:Index of /,这里我们本地windows下载好了anaconda将其复制到ubuntu 20.04 home文件夹的用户下我的在新建的downloads文件夹下即miniAnaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh安装命令sh miniAnaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh一直点击enter键但注意不要后面不要太快要求你是否接受他的license,要填yes如果没在这里停顿一直enter下去会因为no而没有安装成功安装成功后需要添加系统路径否则不能使用conda命令vim ~/.bashrc # 修改配置文件,添加anaconda系统路径 export PATH$PATH:/home/用户名/anaconda3/bin # 这里的路径根据你的anaconda位置进行设置填写完毕后按esc进入命令模式再按:wq进行保存退出进入ubuntu命令终端输入source ~/.bashrc此时重启ubuntu后就会在ubuntu命令左边出现base则anaconda安装和配置成功换源ubuntu apt安装换源sudo vim /etc/apt/source.list # 添加以下内容并保存 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse # 更新源: sudo apt-get updatepip换源pip install pip -U pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleminiconda换源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes2.2 pytorch环境深度学习配置如果windows上有nvidia gpu就可以直接进行pytorch的gpu安装输入nvidia-smi查看是否有conda创建pytorch新环境 python版本根据自己的来conda create -n pytorch python3.9安装成功后激活conda activate pytorch去该网址下与自己cuda、python版本对应的torch、torchvision与torchaudio,注意cuda向下兼容注意到三者的版本必须兼容需要在pytorch github对应的网址上去查看版本对应这里我们直接下载cu15对应的三个whl文件pytorch whl文件下载地址: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmltorch-1.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whltorchaudio-0.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whltorchvision-0.12.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl然后通过pip安装pip install torch-1.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torchaudio-0.11.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torchvision-0.12.0cu115-cp39-cp39-linux_x86_64.whlnvcc与cudann的安装本文不做介绍后续只需要在ubuntu上进行安装即可三、Vscode与Pycharm连接WSL的UbuntuVscode安装SSH后只需要点击Vscode左下方的远程连接符号并点解本地WSL进行连接即可自动连接UbuntuPycharm只需要按照之前windows一样创建项目 比如选择文件夹时选择Ubuntu对应的项目文件夹因为Ubuntu是子系统所以可以直接选择然后点击设置里的项目选择ubuntu里的python环境解释器即可四、WSL-ubuntu安装CUDA 、CUDNN系统环境GPU--RTX3070--8GNvidia-Driver--511.81CUDA--11.6anaconda environment name: pytorchpython 3.9pytorch--1.11.0cu115安装依赖gcc、g, cmakesudo apt install gcc g cmake make -y安装CUDA英伟达提供的WSL安装CUDA网址:https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html安装CUDA Toolkit for wsl首先运行如下命令(一定要运行否则会报错)sudo apt-key del 7fa2af80必须选择WSL-Ubuntu不能单独安装ubuntu的安装网址 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_osLinuxtarget_archx86_64DistributionWSL-Ubuntutarget_version2.0target_typedeb_local选择版本后会出现安装命令依次执行安装成功后会在ubunu /usr/loacl文件下出现关于你安装的cuda版本的文件夹没安装之前是没有的这个cuda版本与你的nvidia-smi显示的cuda版本是一致可以认为它默认是根据你windows上的cuda版本进行配置的/usr/local/cuda/bin/目录下存放着CUDA相关的二进制工具程序如CUDA编译器nvcc。下面我们会将这个目录加入系统PATH变量中。/usr/local/cuda/include/目录下存放着CUDA库的头文件。如果将来在编译CUDA相关代码时报错找不到头文件那需要手动指定在该目录下搜索头文件。/usr/local/cuda/lib64/目录下存放着CUDA的工具库下面我们会将其加入GCC库搜寻目录变量LD_LIBRARY_PATH中。此外/usr/lib/wsl/lib/目录下还存放着libcuda.so等库下面我们会将其加入GCC库搜寻目录变量LD_LIBRARY_PATH中添加系统环境变量sudo touch /etc/profile.d/cuda.sh echoexport PATH/usr/local/cuda/bin/:$PATH | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh echoexport LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/lib64/:/usr/lib/wsl/lib/:$LD_LIBRARY_PATH | sudo tee -a /etc/profile.d/cuda.sh此时关闭ubuntu终端重新打开输入nvcc -V显示如下信息表示安装成功安装CuDNN若需要卸载cuda,运行如下命令sudo apt remove cuda-版本号如cuda-11-6) sudo rm -f /etc/profile.d/cuda.sh # 删除cuda相关环境变量安装不同的cuda从头安装cuda版本工具包sudo update-alternatives --query cuda # 查找当前系统所有的cuda包sudo update-alternatives --config cuda # 设置当前系统默认使用的cuda包明确需要安装的cudnn的版本号下载网址https://developer.nvidia.com/cudnn-downloadsdeb下载ubuntu20.04对应cuda11.x的cudnn deb文件cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb安装 sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb报错后按要求执行sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29/cudnn-local-CD2C2DD4-keyring.gpg /usr/share/keyrings/再执行sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb安装完成后执行:sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrin更新apt源sudo apt update查看cuDNN安装包仓库中包含的cuDNN深度学习库有哪些版本:sudo apt list libcudnn*libcudnn8包主要包含cuDNN的动态库.so文件不包含头文件与静态库.a文件。如果你只需要动态链接cuDNN安装这个包就够了。libcudnn8-dev包主要包含cuDNN的动态库、头文件和静态库。如果你需要用到cuDNN的头文件或需要动态/静态链接到cuDNN那请使用这个包。libcudnn8-samples包只包含cuDNN的示例代码和文档不包含任何cuDNN库。只安装这个包是无法使用cuDNN的。安装libcudnn8-dev与libcudnn8-samples包sudo apt install libcudnn8-dev libcudnn8-samples简单地检查一下cuDNN的动态库文件是否安装到位readelf -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so | grep SONAME
