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WSL2的安裝與配置(創(chuàng)建Anaconda虛擬環(huán)境、更新軟件包、安裝PyTorch、VSCode)

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了WSL2的安裝與配置(創(chuàng)建Anaconda虛擬環(huán)境、更新軟件包、安裝PyTorch、VSCode)。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

1. WSL2 安裝

  1. 以管理員身份打開 PowerShell(“開始”菜單 >“PowerShell” >單擊右鍵 >“以管理員身份運(yùn)行”),然后輸入以下命令:

    dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
    
  2. 以管理員身份打開 PowerShell 并運(yùn)行:

    dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
    
  3. ??重新啟動計(jì)算機(jī)(必須)

  4. 下載內(nèi)核并安裝: 適用于 x64 計(jì)算機(jī)的 WSL2 Linux 內(nèi)核更新包

  5. 打開 PowerShell,然后在安裝新的 Linux 發(fā)行版時運(yùn)行以下命令,將 WSL 2 設(shè)置為默認(rèn)版本

    wsl --set-default-version 2
    
  6. 打開 Microsoft Store,并下載喜歡的 Linux 分發(fā)版。

    • Ubuntu 18.04 LTS
    • Ubuntu 20.04 LTS
    • Ubuntu 22.04 LTS
    • Debian GNU/Linux
    • Fedora Remix for WSL
  7. 安裝完成后在 Microsoft Store 打開安裝的系統(tǒng),首次啟動新安裝的 Linux 分發(fā)版時,將打開一個控制臺窗口,系統(tǒng)會要求你等待一分鐘或兩分鐘,以便文件解壓縮并存儲到電腦上。 未來的所有啟動時間應(yīng)不到一秒。

    wsl2,軟件推薦,深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning),pytorch,人工智能
  8. 然后,需要為 Linux 分發(fā)版創(chuàng)建用戶帳戶和密碼。

  9. 之后在 cmd 或 Powershell 中輸入 wsl 即可打開 WSL(直接 Windows + R,輸入 wsl 即可運(yùn)行 WSL2)。

2. 更改 WSL 所在路徑

安裝完 WSL 后,默認(rèn)是在 C 盤下的,一般來說系統(tǒng)盤的容量通常來說是有限的,需要更改安裝目錄。

  1. 查看 WSL 的運(yùn)行狀態(tài):
    wsl -l -v
    
  2. 確保 WSL 處于關(guān)閉狀態(tài)(Stopped),如果是 Running,則需要關(guān)閉:
    wsl --shutdown
    
    之后再次查詢 WSL 狀態(tài)
  3. 導(dǎo)出當(dāng)前的 Linux 系統(tǒng)鏡像:
     --export Ubuntu-20.04 f:\image_ubuntu20.04.tar
    
    之后會在 F 盤中有一個大小為 1.2G 的 image_ubuntu20.04.tar 文件
  4. 移除之前注冊的 WSL:
    wsl --unregister Ubuntu-20.04
    
  5. 再次輸入查看 WSL 的運(yùn)行狀態(tài):
    wsl -l -v
    
    適用于 Linux 的 Windows 子系統(tǒng)沒有已安裝的分發(fā)版。
    可以通過訪問 Microsoft Store 來安裝分發(fā)版:
    https://aka.ms/wslstore
    
    這樣說明我們?nèi)∠猿晒α?/li>
  6. 我們重新注冊 WSL:
    wsl --import Ubuntu-20.04 f:\WSL-Ubuntu-20.04 f:\image_ubuntu20.04.tar
    
  7. 重新查看 WSL 狀態(tài):
    wsl -l -v
    
    NAME            STATE           VERSION
    * Ubuntu-20.04    Stopped         2
    
    此時,我們的 WSL 就已經(jīng)移動完成了!

注意

  1. 移動完成后不需要重新設(shè)置密碼了
  2. image_ubuntu20.04.tar 這個文件可以刪除掉了
  3. WSL-Ubuntu-20.04/ 這個文件夾就是 WSL2 的系統(tǒng)盤,不要刪除!

3. WSL2 首次配置

3.1 更新軟件包

安裝完 WSL2 之后,我們就可以理解為它就是一個全新的系統(tǒng),所以我們首先需要更新軟件包:

sudo apt update

3.2 安裝 Anaconda

  1. 下載安裝包

    cd
    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
    
  2. 安裝

    sh Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
    
  3. 打開環(huán)境變量

    cd
    notepad.exe ~/.bashrc
    
  4. 設(shè)置環(huán)境變量

    # 添加 Anaconda 環(huán)境變量
    export PATH="/home/WSL用戶名/anaconda3/bin:$PATH"
    
  5. 設(shè)置快捷鍵

    # 設(shè)置快捷鍵(可選)
    alias act='conda activate'
    alias deact='conda deactivate'
    
  6. 更新環(huán)境變量

    source ~/.bashrc
    
  7. 此時在 bash 中輸入:

    conda --version
    

    得到下面的結(jié)果:

    conda 23.7.4
    

    此時,Anaconda 就已經(jīng)安裝好了!

Tips:

  1. 嫌棄 wget 下載慢的話??,可以直接在 Windows 上下載 Anaconda,之后 cd 到下載目錄,安裝即可??
  2. 安裝 Anaconda 時,協(xié)議太長了可以按 q 跳過(反正你也不看??)
  3. Anaconda 安裝可能會很慢,耐心一點(diǎn)??
  4. 在執(zhí)行 step 3 時,如果說沒有找到 ~/.bashrc,請直接 cdroot 后再執(zhí)行
  5. 在執(zhí)行 step 4 時,/home/WSL用戶名/ 就是你 Anaconda 安裝的位置。比如我直接安裝在了 root 下,所以就是 export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"

3.3 創(chuàng)建 Anaconda 虛擬環(huán)境

因?yàn)?WSL2 是一個新系統(tǒng),所以我們需要重新創(chuàng)建環(huán)境。

  1. 創(chuàng)建環(huán)境

    conda create -n 虛擬環(huán)境名稱 python=3.8
    
    Downloading and Extracting Packages
    
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    #
    # To activate this environment, use
    #
    #     $ conda activate learning
    #
    # To deactivate an active environment, use
    #
    #     $ conda deactivate
    

    此時,虛擬環(huán)境安裝完畢

  2. 初始化 conda 環(huán)境

    conda init
    

    之后退出這個 bash,重新打開一個

  3. 激活虛擬環(huán)境

    act 虛擬環(huán)境名稱
    
  4. 安裝必要的庫

    pip install 庫的名稱
    

4. 安裝 PyTorch

  1. 先查看 CUDA 版本:

    nvidia-smi
    
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 510.60.02    Driver Version: 512.15       CUDA Version: 11.6     |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    | 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 ...  On   | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
    |  0%   35C    P8    13W / 240W |    719MiB /  8192MiB |      5%      Default |
    |                               |                      |                  N/A |
    +-------------------------------+----------------------+----------------------+
    
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | Processes:                                                                  |
    |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
    |        ID   ID                                                   Usage      |
    |=============================================================================|
    |  No running processes found                                                 |
    +-----------------------------------------------------------------------------+   
    
  2. 在 PyTorch 官網(wǎng) 上找到對應(yīng)的安裝命令:

    pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
    
    Successfully installed certifi-2023.7.22 charset-normalizer-3.3.0 idna-3.4 pillow-10.1.0 requests-2.31.0 torch-1.13.1+cu116 torchaudio-0.13.1+cu116 torchvision-0.14.1+cu116 typing-extensions-4.8.0 urllib3-2.0.7
    
  3. 測試 PyTorch 是否可用:

    python
    
    >>> import torch
    >>> dummpy_tensor = torch.ones((1, 2, 3))
    >>> dummpy_tensor.cuda()
    tensor([[[1., 1., 1.],
             [1., 1., 1.]]], device='cuda:0')
    

    現(xiàn)在,我們的 CUDA 版本的 PyTorch 就可以用了!

4. 使用 VSCode 打開 WSL2

4.1 方式1

直接在我們想要打開的文件夾下,Shift + 右鍵,選擇 在此處打開 Linux shell(L),之后在打開的終端輸入 code ./ 即可?;蛘咧苯釉?WSL2 終端中輸出 code ./,之后手動再次選擇文件夾也可以。

wsl2,軟件推薦,深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning),pytorch,人工智能
code ./
Installing VS Code Server for x64 (f1b07bd25dfad64b0167beb15359ae573aecd2cc)
Downloading: 100%
Unpacking: 100%
Unpacked 1608 files and folders to /root/.vscode-server/bin/xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

這里是提示我們要安裝 VSCode,等待安裝完畢即可。

4.2 方式2

當(dāng)我們安裝好 WSL2 后,可以在 VSCode 中搜索 WSL 插件,安裝完畢后即可在 VSCode 中遠(yuǎn)程鏈接 WSL2 了(和 SSH 遠(yuǎn)程鏈接服務(wù)器差不多)。

5. WSL2 和 Windows 共享 Proxy

  1. 打開 Allow LAN(允許局域網(wǎng))
  2. 打開環(huán)境變量
    cd
    notepad.exe .bashrc
    
  3. 添加語句:
    hostip=$(cat /etc/resolv.conf |grep -oP '(?<=nameserver\ ).*')
    export https_proxy="http://${hostip}:7890"
    export http_proxy="http://${hostip}:7890"
    export all_proxy="socks5://${hostip}:7890"
    
    此處需要注意的是,7890 是你設(shè)置的端口號,可以在 Proxy 軟件中的 port 中設(shè)置
  4. 更新環(huán)境變量
    source .bashrc
    
  5. 可以通過 ping 命令來進(jìn)行測試

Note文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-852621.html

  1. 如果之后失效了,關(guān)閉 Allow LAN(允許局域網(wǎng)) 再打開就可以了。

知識來源

  1. 舊版 WSL 的手動安裝步驟
  2. WSL2 修改安裝目錄

到了這里,關(guān)于WSL2的安裝與配置(創(chuàng)建Anaconda虛擬環(huán)境、更新軟件包、安裝PyTorch、VSCode)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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