WSL2的安装与配置（创建Anaconda虚拟环境、更新软件包、安装PyTorch、VSCode）

1. WSL2 安装

⚠️ 先决条件：Windows 10 版本需要 2004 及更高版本（内部版本 19041 及更高版本）或 Windows 11 才能使用以下命令。

1.1 🌟 新版安装

wsl --install

1.2 手动安装

以管理员身份打开 PowerShell（“开始”菜单 >“PowerShell” >单击右键 >“以管理员身份运行”），然后输入以下命令：dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
以管理员身份打开 PowerShell 并运行：dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
❗️重新启动计算机(必须)
下载内核并安装: 适用于 x64 计算机的 WSL2 Linux 内核更新包
打开 PowerShell，然后在安装新的 Linux 发行版时运行以下命令，将 WSL 2 设置为默认版本wsl --set-default-version 2
打开 Microsoft Store，并下载喜欢的 Linux 分发版。- Ubuntu 18.04 LTS- Ubuntu 20.04 LTS- Ubuntu 22.04 LTS- Debian GNU/Linux- Fedora Remix for WSL
安装完成后在 Microsoft Store 打开安装的系统，首次启动新安装的 Linux 分发版时，将打开一个控制台窗口，系统会要求你等待一分钟或两分钟，以便文件解压缩并存储到电脑上。未来的所有启动时间应不到一秒。
然后，需要为 Linux 分发版创建用户帐户和密码。
之后在 cmd 或 Powershell 中输入 wsl 即可打开 WSL（直接 Windows + R，输入 wsl 即可运行 WSL2）。

2. 优化

2.1 更改 WSL 所在路径

安装完 WSL 后，默认是在 C 盘下的，一般来说系统盘的容量通常来说是有限的，需要更改安装目录。

查看 WSL 的运行状态:wsl -l-v
确保 WSL 处于关闭状态（Stopped），如果是 Running，则需要关闭：wsl --shutdown 之后再次查询 WSL 状态
导出当前的 Linux 系统镜像: wsl --export Ubuntu-20.04 f:\image_ubuntu20.04.tar 之后会在 F 盘中有一个大小为 1.2G 的 image_ubuntu20.04.tar 文件
移除之前注册的 WSL：wsl --unregister Ubuntu-20.04
再次输入查看 WSL 的运行状态：wsl -l-v``````适用于 Linux 的 Windows 子系统没有已安装的分发版。可以通过访问 Microsoft Store 来安装分发版:https://aka.ms/wslstore 这样说明我们取消注册成功了
我们重新注册 WSL：wsl --import Ubuntu-20.04 f:\WSL-Ubuntu-20.04 f:\image_ubuntu20.04.tar
重新查看 WSL 状态：wsl -l-v``````NAME STATE VERSION* Ubuntu-20.04 Stopped 2 此时，我们的 WSL 就已经移动完成了！

💡 注意：

移动完成后不需要重新设置密码了
image_ubuntu20.04.tar 这个文件可以删除掉了
WSL-Ubuntu-20.04/ 这个文件夹就是 WSL2 的系统盘，不要删除！

2.2 修改默认账号

如果移动完毕后默认账号是

root

，我们可以修改默认账号为我们自己的账号。

# 1. 编辑 wsl.conf 文件vim /etc/wsl.conf

# 2. 添加下面内容[user]default=我们之前设置的账号名

# 3. 关闭 wsl
wsl --shutdown# 4. 打开 wsl
wsl

此时 wsl 默认使用的是账户名就是我们之前的账号名了。

💡 不会使用
vim
则可以使用
notepad.exe
。

3. WSL2 首次配置

3.1 更新软件包

安装完 WSL2 之后，我们就可以理解为它就是一个全新的系统，所以我们首先需要更新软件包：

sudoapt update

3.2 配置 Anaconda

3.2.1 安装 Anaconda

# 1. 先 cd 到根目录下cd# 2. 下载安装包：在此地址 https://www.anaconda.com/download/success 中找到安装包的链接wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

# 3. 安装 anacondabash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh

# 4. 按照 anaconda 提示进行安装，默认安装到 /home/用户名/anaconda3

3.2.2 设置 Anaconda 环境变量

# 1. 打开系统环境变量文件vim ~/.bashrc

# 2. 添加 Anaconda 环境变量exportPATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"# 3. （可选）设置 Anaconda 快捷键aliasact='conda activate'aliasdeact='conda deactivate'# 4. 更新环境变量source ~/.bashrc

# 5. 验证是否添加完成
conda --version

得到下面的结果：

conda 24.1.2

此时，Anaconda 就已经安装好了！

💡 Tips：

嫌弃 wget 下载慢的话，可以直接在 Windows 上下载 Anaconda（注意是 Linux 版本，即 64-Bit (x86) Installer (997.2M)），之后 cd 到下载目录，安装即可🤗
安装 Anaconda 时，协议太长了可以按 q 跳过（反正你也不看🤭）
Anaconda 安装可能会很慢，耐心一点
在执行打开环境变量文件时，如果说没有找到 ~/.bashrc，请直接 cd 到 / 后再执行
在设置 Anaconda 环境变量路径时，/home/WSL用户名/ 就是你 Anaconda 安装的位置。比如我直接安装在了 /home 下，所以就是 export PATH="/home/anaconda3/bin:$PATH"

3.3 创建 Anaconda 虚拟环境

因为 WSL2 是一个新系统，所以我们需要重新创建环境。

3.3.1 创建虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n 虚拟环境名称 python=3.10

创建过程示例如下：

(base) leovin@DESKTOP-XXXXX:~$ conda create -n dl python=3.10
Channels:
 - defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /home/leovin/anaconda3/envs/dl

  added / updated specs:
    - python=3.10

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    bzip2-1.0.8                |       h5eee18b_5         262 KB
    ca-certificates-2024.3.11  |       h06a4308_0         127 KB
    pip-23.3.1                 |  py310h06a4308_0         2.7 MB
    python-3.10.14             |       h955ad1f_0        26.8 MB
    setuptools-68.2.2          |  py310h06a4308_0         957 KB
    tzdata-2024a               |       h04d1e81_0         116 KB
    wheel-0.41.2               |  py310h06a4308_0         109 KB
    xz-5.4.6                   |       h5eee18b_0         651 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:        31.7 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  _libgcc_mutex      pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main
  _openmp_mutex      pkgs/main/linux-64::_openmp_mutex-5.1-1_gnu
  bzip2              pkgs/main/linux-64::bzip2-1.0.8-h5eee18b_5
  ca-certificates    pkgs/main/linux-64::ca-certificates-2024.3.11-h06a4308_0
  ld_impl_linux-64   pkgs/main/linux-64::ld_impl_linux-64-2.38-h1181459_1
  libffi             pkgs/main/linux-64::libffi-3.4.4-h6a678d5_0
  libgcc-ng          pkgs/main/linux-64::libgcc-ng-11.2.0-h1234567_1
  libgomp            pkgs/main/linux-64::libgomp-11.2.0-h1234567_1
  libstdcxx-ng       pkgs/main/linux-64::libstdcxx-ng-11.2.0-h1234567_1
  libuuid            pkgs/main/linux-64::libuuid-1.41.5-h5eee18b_0
  ncurses            pkgs/main/linux-64::ncurses-6.4-h6a678d5_0
  openssl            pkgs/main/linux-64::openssl-3.0.13-h7f8727e_0
  pip                pkgs/main/linux-64::pip-23.3.1-py310h06a4308_0
  python             pkgs/main/linux-64::python-3.10.14-h955ad1f_0
  readline           pkgs/main/linux-64::readline-8.2-h5eee18b_0
  setuptools         pkgs/main/linux-64::setuptools-68.2.2-py310h06a4308_0
  sqlite             pkgs/main/linux-64::sqlite-3.41.2-h5eee18b_0
  tk                 pkgs/main/linux-64::tk-8.6.12-h1ccaba5_0
  tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2024a-h04d1e81_0
  wheel              pkgs/main/linux-64::wheel-0.41.2-py310h06a4308_0
  xz                 pkgs/main/linux-64::xz-5.4.6-h5eee18b_0
  zlib               pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.13-h5eee18b_0

Proceed ([y]/n)? y

Downloading and Extracting Packages:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate dl
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

3.3.2 激活虚拟环境以及安装第三方库

# 1. 激活环境（💡  如果在 ~/.bashrc 中添加了快捷键，那么可以使用 act 代替 conda activate）
act 虚拟环境名称

# 2. 安装第三方库（-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 的目的是换源，可以加快下载速度）
pip install 第三方库的名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 安装 PyTorch

4.1 查看 CUDA 版本

# 查看显卡状态
nvidia-smi

示例如下：

(dl) leovin@DESKTOP-XXXX:~$ nvidia-smi
Sat Apr 27 23:16:39 2024
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.76.01              Driver Version: 552.22         CUDA Version: 12.4     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 3070        On  |   00000000:01:00.0  On |                  N/A |
|  0%   47C    P8             15W /  240W |    1258MiB /   8192MiB |      8%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

4.2 在 PyTorch 官网找到相应的安装命令

💡 Tips：

PyTorch 官网链接
请安装对应 CUDA 版本的 PyTorch，如果 CUDA 版本大于 PyTorch 支持的最大版本，则选择最大版本。比如我的 CUDA 版本是 12.4，但截止 2024/04/27，PyTorch 支持的最大 CUDA 版本为 12.1，那么则选择 12.1 进行安装
如果没有 GPU，则安装 CPU 版本

# 这里添加 -i 是为了加速其他第三方包的下载速度
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4.3 测试 PyTorch 是否可用

# 1. 打开 Python
python

# 2. 导入 PyTorchimport torch

# 3. 查看 PyTorch 版本
print(torch.__version__)# 4. 查看 CUDA 是否可用（💡  如果安装的是 CPU 版本则不用运行）
print(f"{torch.cuda.is_available() = }")

示例结果如下：

(dl) leovin@DESKTOP-XXXX:~$ python
Python 3.10.14 (main, Mar 212024, 16:24:04)[GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license"formore information.
>>>import torch
>>> print(torch.__version__)2.3.0+cu121
>>> print(f"{torch.cuda.is_available() = }")
torch.cuda.is_available()= True

4. 使用 VSCode 打开 WSL2

4.1 方式1

直接在我们想要打开的文件夹下，Shift + 右键，选择在此处打开 Linux shell(L)，之后在打开的终端输入

code ./

即可。或者直接在 WSL2 终端中输出

code ./

，之后手动再次选择文件夹也可以。

# 使用 VSCode 打开当前路径的📂文件夹
code ./

Installing VS Code Server for x64 (f1b07bd25dfad64b0167beb15359ae573aecd2cc)
Downloading: 100%
Unpacking: 100%
Unpacked 1608 files and folders to /root/.vscode-server/bin/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

这里是提示我们要安装 VSCode，等待安装完毕即可。

4.2 方式2

当我们安装好 WSL2 后，可以在 VSCode 中搜索 WSL 插件，安装完毕后即可在 VSCode 中远程链接 WSL2 了（和 SSH 远程链接服务器差不多）。

5. WSL2 和 Windows 共享 Proxy

打开 Allow LAN（允许局域网）
打开环境变量cdnotepad.exe .bashrc
添加语句：hostip=$(cat /etc/resolv.conf |grep-oP'(?<=nameserver\ ).*')exporthttps_proxy="http://${hostip}:7890"exporthttp_proxy="http://${hostip}:7890"exportall_proxy="socks5://${hostip}:7890" 此处需要注意的是，7890 是你设置的端口号，可以在 Proxy 软件中的 port 中设置
更新环境变量source .bashrc
可以通过 ping 命令来进行测试

Note

如果之后失效了，关闭 Allow LAN（允许局域网）再打开就可以了。

知识来源

旧版 WSL 的手动安装步骤
WSL2 修改安装目录

标签： pytorch 人工智能

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_44878336/article/details/133967607
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