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

编程入门行业动态更新时间:2024-10-22 10:58:04

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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

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. 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:
```
 --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:

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！

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：

sudo apt update

3.2 安装 Anaconda

下载安装包
```
cd
wget .09-0-Linux-x86_64.sh
```
安装
```
sh Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
```
打开环境变量
```
cd
notepad.exe ~/.bashrc
```

设置环境变量

# 添加 Anaconda 环境变量
export PATH="/home/WSL用户名/anaconda3/bin:$PATH"

设置快捷键

# 设置快捷键(可选)
alias act='conda activate'
alias deact='conda deactivate'

更新环境变量
```
source ~/.bashrc
```
此时在 bash 中输入：
```
conda --version
```
得到下面的结果：
```
conda 23.7.4
```
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，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 step 3 时，如果说没有找到 ~/.bashrc，请直接 cd 到 root 后再执行
在执行 step 4 时，/home/WSL用户名/ 就是你 Anaconda 安装的位置。比如我直接安装在了 root 下，所以就是 export PATH="/root/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。

创建环境

conda create -n 虚拟环境名称 python=3.8

Downloading and Extracting PackagesPreparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate learning
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

此时，虚拟环境安装完毕

初始化 conda 环境
```
conda init
```
之后退出这个 bash，重新打开一个
激活虚拟环境
```
act 虚拟环境名称
```
安装必要的库
```
pip install 库的名称
```

4. 安装 PyTorch

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                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

在 PyTorch 官网上找到对应的安装命令：

pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url

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

测试 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')

现在，我们的 CUDA 版本的 PyTorch 就可以用了！

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。

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
```
cd
notepad.exe .bashrc
```

添加语句：

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