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教程记录:单win10搭建pycharm+wsl2+anaconda+cuda开发环境
前言
记录1：使用windows系统，建立包含linux的深度学习开发环境，使用windows系统软件，链接虚拟linux系统的开发环境，一机搞定，无需双系统，简单方便。
记录2：初级炼丹师的环境配置问题，使用conda安装虚拟不同版本的虚拟环境，并使用pycharm链接虚拟环境调试代码。
wsl 2 安装 ubuntu
首先开启win10关于虚拟子系统的设置
按照要求跟着做什么都不用管
1.启用适用于 linux 的 windows 子系统，以管理员身份打开 powershell，然后输入以下命令：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:microsoft-windows-subsystem-linux /all /norestart
2.启用虚拟机功能
安装 wsl 2 之前，必须启用【虚拟机平台】的功能，因为计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。以管理员身份打开 powershell 并运行：
dism.exe /online /enable-feature /featurename:virtualmachineplatform /all /norestart
3.执行之后，重新启动计算机，以完成 wsl 的安装并更新到 wsl 2。
重启电脑
重启电脑
重启电脑
4.将 wsl 2 设置为默认版本:
打开 powershell，然后运行以下命令，将 wsl 2 设置为默认版本：
wsl --set-default-version 2
安装ubuntu
打开windows应用商店，搜索ubuntu, 选择需要的版本安装：
这里选择 20.04
安装完成后，第一次需要手动启动，初始化用户名、密码那些，点击开始菜单的ubuntu，按照提示操作即可
若出现 0x800701bc错误码
需要下载并安装wsl2更新包。
下载链接：https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi
直接复制链接下载运行即可解决，再次运行ubuntu
安装wsl2和ubuntu还可以参考: win10安装wsl2
ubuntu换源并更新
更换 ubuntu 的镜像源为阿里，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
终端输入 sudo apt-get update 更新镜像源
转移 ubuntu到其他盘
上面安装的ubuntu是默认在c盘的，由于c盘空间有限，我们将其转移到其他盘
将wsl 系统打包
查看已经安装的wsl
wsl -l -v
将分发导出到 tar 文件。
–export <分发版> <文件名>
wsl --export ubuntu-20.04 d://ubuntu2004.tar
注销已经导出的wsl
–unregister <分发版>
wsl --unregister ubuntu-20.04
导入
–import <自定义分发版名称> <安装位置> <源文件名> [选项]
wsl --import ubuntu d://ubuntu//ubuntu2004.tar d://ubuntu2004.tar
更多转移wsl2虚拟子系统到其他盘可以参考: wsl2转移到其他盘
这时候启动子系统需要通过cmd控制台
打开对应的子系统
wsl -d ubuntu
关闭对应的子系统
wsl -t ubuntu
安装 nvidia-wsl 驱动
1.去到 官方下载地址下载安装包：
2.搜索对应的驱动
3.选择对应的显卡系列下载安装包
4.执行下载好的 .exe 文件就可以了
5.重启电脑 重启电脑 重启电脑 重启电脑
ubuntu 安装 cuda-wsl 专属驱动
1.去到 官方下载地址下载安装包：
2.在 ubuntu 子系统中，跟着给出的命令，一句一句执行
3.将 cuda 加入环境变量
vim ~/.bashrc
加入以下内容：（前提是 cuda 安装在默认位置）
export cuda_home=/usr/local/cuda
export path=${cuda_home}/bin:$path
export ld_library_path=$ld_library_path:${cuda_home}/lib64
修改之后，保存退出，更新下就行
source ~/.bashrc
使用 nvcc 命令可以看到 cuda 信息
nvcc -v
安装驱动可参考： window驱动和ubuntu驱动
在ubuntu中安装anaconda
1.下载 linux版本anaconda
清华大学开源软件镜像站下载;离线版anaconda下载地址
2.将下载好的linux版anaconda传入ubuntu虚拟子系统中
3.打开终端,运行.sh文件
bash anaconda*.sh
进入注册信息页面，输入yes
阅读注册信息，然后输入yes；查看文件即将安装的位置，按enter，即可安装；
安装完成后，收到加入环境变量的提示信息，输入yes;
提示信息“do you wish to proceed with the installation of microsoft vscode? [yes|no]”，输入no;
重启终端，即可使用anaconda3；
cuda安装
1.确定当前平台cuda可以安装的版本
安装好显卡驱动后，使用nvidia-smi命令可以查看这个显卡驱动可以安装的最高的cuda版本是多少，如下：
driver version: 461.40 表明当前驱动版本是461.40
cuda version: 12.4 表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.2
搜索你系统可以安装的cuda版本
conda search cudatoolkit
# 查看可以用来安装的cudatoolkit的所有版本都有哪些
conda search cudatoolkit --info
# 查看所有列出来的cudatoolkit的详细信息，包括版本号version，文件网址url，依赖项dependencies
# 文件网址url：
# 直接conda install cudatoolkit，通常下载安装包的速度很慢，因而可以用上面给出的文件网址url来用下载工具去下载这个包，再去本地安装
# 依赖项dependencies：
# 想要使用cudatoolkit，还需要安装什么才可以使用。
确定你系统环境可以安装的cuda版本后，选择你需要的pytorch对应的cuda版本，通过虚拟环境安装
conda create -n 环境名称 python=3.7 cudatoolkit=10.2 cudnn
这样你就可以创建一个cuda=10.2，自动默认安装对应cudnn的虚拟环境了
根据你的需要在虚拟环境中安装pytorch和其他的包就行了
anaconda安装cuda可以参考视频：新手保姆级教程anaconda安装cuda
下载对于的pytorch: 离线版pytorch下载地址
使用pip离线安装，首先激活你的虚拟环境
conda activate 环境名称
安装pytorch包
pip install torch*.whl
如果需要其他版本的cuda，直接使用conda在虚拟环境中安装即可使用
使用pycharm链接wsl2中的conda环境
打开pycharm，创建新的项目，选择已存在的interpreter,点击add interpreter,选择wsl
选择存在的conda环境，点击创建即可
测试aonda环境中的cuda和cudnn
tips
如果遇到子系统打不开的情况，重启电脑即可
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