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win11下WSL环境安装

Dynamicw 2023-06-08 原文

微软官方wsl手册
微软官方wsl手册pdf

一、wsl中镜像安装

在启用或关闭Windows功能勾选一下两个选项

打开powershell，输入wsl, 可以根据wsl的命令来安装镜像。也可以在软件商店中进行安装ubuntu

安装完成后，打开ubuntu,会自动完成初始化。提示安装成功，自动登入账户，登入为root账户。

这样设置完成后，登入的都是root用户。可以通过下面的方式来修改：
只需要在C:\Users\用户名\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps路径下确认所安装的Linux子系统具体的版本号

然后打开CMD,输入XXXXXX版本号.exe config --default-user root运行

再重新登入即可。

出现错误：
如果出现系统找不到指定的文件，是因为之前安装的没有卸载的原因

wsl --list --all
wsl --unregister 名字

重新安装就行了

二、将安装的镜像移出C盘

三、配置cuda环境

cuda下载页

值得注意的是WSL版本要求是WSL2.0，可以选择本地安装也可以选择网络安装，我选择的是本地运行文件（因为前两种试了都不行），官网的安装源码如下，安装的时候需要注意一下安装的cuda版本，默认为最新版本，但目前pytorch官网上支持的最新cuda版本为11.3所以需要选择安装：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run


安装的过程中可以看到驱动检测不到，属于正常情况。

可能会出现gcc版本不对的问题
这样可以跳过错误

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run --override

安装完成以后

sudo vim ~/.bashrc
在上面的文档中添加下面两句
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

source ~/.bashrc
#查看cuda版本
nvcc -V
#查看nvidia界面，这个需要在原本的Windows系统上安装nvidia驱动的
nvidia-smi


至此，cuda安装完毕，但是gcc版本不匹配的问题还没有解决。
在使用nvcc编译的时候会出现错误。
unsupported GNU version! gcc versions later than 10 are not supported! The nvcc flag '-allow-unsupported-compiler' can be used to override this version check; however, using an unsupported host compiler may cause compilation failure or incorrect run time execution. Use at your own risk.

由于linux中可以有多个版本的gcc和g++，我们可以为系统默认的gcc和g++指定特定的默认版本，但是对于cuda的nvcc来说有更方便的方法，那就是nvcc会优先读取自身路径下的gcc然后如果没有再读取系统默认路径下的gcc，因此我们只需要为nvcc设置特定版本gcc的软连接即可：
可以支持多个版本的gcc和g++安装

gcc -v

sudo apt-get install gcc-10
sudo apt-get install g++-10

安装的时候可能出现找不到包的问题
以下解决

sudo apt-get update

为cuda设置软链接：

sudo ln -s /usr/bin/gcc-10 /usr/local/cuda/bin/gcc

接下来就可以编译了

nvcc t.cu -o t
./t

四、docker安装

微软官方使用手册


五、miniconda安装

  • 下载安装包

清华源miniconda
清华源anaconda
下载下来时xxxxx.sh文件

  • 安装
bash xxxxx.sh

配置环境变量

vim ~/.bashrc

文件末尾加
export PATH=$PATH:/home/xxxx/miniconda3/bin
保存

source .bashrc
conda -V

激活conda的base环境
source activate
  • 源配置

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 --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud//pytorch/
  • 环境创建和包安装
conda create -n name python=3.9
activate name

两种包安装方式
pip2 install pytorch

conda install pytorch
winWSLspanclasscodewindowsubuntulinux环境配置

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