win11安装WSL2详细教程

一、WSL2安装使用图形界面打开 控制面版访问 程序和功能 子菜单 打开或关闭Windows功能选择“适用于Linux的Windows子系统”与 “虚拟机平台”与“Hyper-V点击“确定”重启搜索power shell 右键“以管理员方式运行”执行下面的两行命令wsl--update#将 WSL 默认版本设置为 WSL 2wsl --set-default-version2二、下载Ubuntu系统这里直接下载ubuntu镜像文件https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-manual#downloading-distributions用迅雷下载速度飞快下载完成后会得到文件Ubuntuxxxx.AppxBundlexxxxx根据由你下载的版本决定将文件名重命名为Ubuntuxxxx.zip不用担心文件会损坏改成zip就是为了方便解压而已。解压之后得到文件夹Ubuntuxxx进入文件夹找到文件Ubuntu_xxx_x64.appx重命名为Ubuntu_xxxx_x64.zip然后解压。得到文件夹Ubuntu_xxxx_x64然后这个文件夹Ubuntu_xxxx_x64中有双击运行让你输入用户名和密码三、cuda安装cuda版本安装cuda11.7和windows系统上安装一样的版本https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive?loginfrom_csdn然后它会生成安装命令这些命令需要在ubuntu命令行中运行搜索power shell 输入命令wsl即可进入ubuntu命令行wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda在执行完上述命令后执行下面的系统环境配置echoexport PATH/usr/local/cuda/bin:$PATH~/.bashrcechoexport LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH~/.bashrcsource~/.bashrc验证是否安装成功nvcc -V显示下面的信息表示成功安装好的cuda在路径\wsl.localhost\Ubuntu\usr\local中四、cudnn安装https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuda11.7对应的cudnn版本是8.8.1.3因此下载下载后的tar包在win系统中在\home\syh新建cudnn文件夹将下载后的tar包通过复制粘贴到cudnn文件夹中然后打开ubuntu命令行执行下面的命令tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.xz sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod ar /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*验证是否安装成功输入如下命令显示如下图即安装成功cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2安装Anacondahttps://repo.anaconda.com/archive/如果这样直接下载会下载到win中我们直接在ubuntu的命令行中执行下面的命令wget -P /tmp https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh会下载到tmp文件夹中然后安装Anaconda3bash /tmp/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh按回车阅读用户协议输入yes。输入安装位置默认为/home/用户名/anaconda3。输入yes运行conda初始化。重新打开一个conda命令行前面会自动进入base环境证明安装成功五、Ubuntu换源步骤一、apt换源打开清华镜像官网https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/使用如下命令进入配置文件sudo gedit /etc/apt/sources.list将里面的文本替换为下面的代码然后保存# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度如有需要可自行取消注释 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-updates main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-updates main restricted universe multiverse deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-backports main restricted universe multiverse # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-backports main restricted universe multiverse # 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置如有需要可自行修改注释切换 deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ noble-security main restricted universe multiverse # deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ noble-security main restricted universe multiverse # 预发布软件源不建议启用 # deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-proposed main restricted universe multiverse # # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ noble-proposed main restricted universe multiverseps:清华源镜像会不定期更新,所以最好按作者所说步骤去复制此镜像源然后更新源sudo apt update # apt更新步骤二、conda换源使用如下代码即可换源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda config --set show_channel_urls yes步骤三、pip换源创建pip.conf文件cd ~/.pip如果提示目录不存在的话,我们要自行创建一个,再进入目录mkdir ~/.pip cd ~/.pip在.pip目录下创建一个pip.conf文件touch pip.conf编辑pip.conf文件sudo gedit ~/.pip/pip.conf打开pip.conf文件窗口,将以下内容复制到文件中:[global] index-url http://pypi.douban.com/simple [install] trusted-hostpypi.douban.comctrls保存退出六、创建虚拟环境安装pytorch和torchvision创建虚拟环境conda create -n your_env_name pythonx.x 例如conda create -n ghrp python3.8查看虚拟环境conda env list切换虚拟环境conda activate your_env_name在切换到你虚拟环境后安装Pytorch对应版本下载命令在官网中查找https://pytorch.org/get-started/previous-versions/我安装这个版本的pip install torch1.13.1cu117 torchvision0.14.1cu117 torchaudio0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117安装完成之后可以在命令行中输入python依次输出以下命令输出如下图所示则表明安装成功:import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available() torch.version.cuda七、Pycharm远程WSL2我的配置是代码和**解释器(conda环境)**都在WSL中点击 File Open选择位于 WSL 里面的项目点击Pycharm 右下角的 Python Interpreter selector选择 On WSL…点击 Next使用conda环境选择创建的conda虚拟环境八、vscode远程wsl点击左下方图标【Open a Remote Windows】弹出【远程连接】浮窗 选择【Connect to WSL】,等待几分钟即可连接到wsl的ubuntu系统点击左下方的WSL的ubuntu子系统弹出【远程连接】浮窗点击【Close Remote Connection】选项就可以退出WSL的ubuntu子系统。直接在设置ctrl shift p里面搜索点击“Python:Select Interpreter”选项然后选择自己对应的虚拟环境即可WSL2扩展虚拟磁盘在 PowerShell 中执行wsl --shutdown在 PowerShell 中输入需要管理员权限diskpart在 DISKPART 环境中依次执行以下命令:# 选择你的 ext4.vhdx 文件这里找到你ext4.vhdx的路径位置我的就是下面的路径 select vdisk fileD:\WSL\Ubuntu\ext4.vhdx # 扩展虚拟磁盘大小单位MB例如 300000 表示 300GB # 注意新大小必须大于当前大小你的当前是 251G建议设置为512G或更大 expand vdisk maximum300000WSL 的虚拟磁盘ext4.vhdx是一个 “动态扩展” 的文件其大小会随着你在 WSL 中存储数据的增加而增长通过diskpart扩展虚拟磁盘如设置为 512GB时实际上是允许这个ext4.vhdx文件最多可以占用 D 盘 512GB 的空间。随着你在 WSL 中使用更多空间如安装软件、保存文件ext4.vhdx的实际大小会逐渐接近 512GB同时 D 盘的可用空间会相应减少简单来说ext4.vhdx是 D 盘中的一个 “容器文件”你给这个容器分配的空间512GB最终会从 D 盘的总容量中 “划分” 出来供 WSL 使用退出 diskpartexit在 PowerShell 中执行重新启动 WSLwsl -d Ubuntu进入 WSL 后ubuntu命令行执行以下命令扩展文件系统让系统识别新增的空间sudo resize2fs /dev/sdd出现这个表示成功再次用 df -h 查看/dev/sdd 的可用空间就会增加了看一下上面的存储分别表示什么drivers映射的是 Windows 系统中驱动程序所在的分区Windows 的驱动程序默认存储在 C:\Windows\System32\drivers 目录下而 WSL 为了能访问 Windows 的硬件驱动比如网卡、显卡驱动等确保 WSL 能正常调用硬件会将这个目录映射到 WSL 内部的 /usr/lib/wsl/drivers 路径上不需要手动操作 /usr/lib/wsl/drivers 目录它是 WSL 自动管理的底层映射确保 WSL 能和 Windows 硬件正常交互/dev/sdd WSL 中实际使用的存储空间存储你的 WSL 数据