WSL2 安装 Ubuntu-20.04 子系统CUDA（Win10和Win11）

1.安装WSL的CUDA驱动

驱动下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 选好你自己的显卡类型

下载完成后直接默认安装就行

2.安装WSL2（使用Ubuntu-20.04版本,18.04版本存在一点网络问题）

如果要卸载以前版本

wsl --list
wsl --unregister Ubuntu-20.04

打开微软商店搜索ubuntu20.04，直接下载就行，会自动安装，大概200M

在你的开始菜单里面找到刚刚安装的ubuntu20.04，单击打开，有可能会遇到以下错误：

错误1：

Please enable the Virtual Machine Platform Windows feature and ensure virtualization is enabled in the BIOS.

解决办法：

PowerShell管理员，输入完重启

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

错误2：

WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc

解决办法：

下载最新的wsl安装包，直接运行安装即可：https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi，安装完重启

再次打开Ubuntu-20.04，换源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo chmod 777 /etc/apt/sources.list
sudo vim /etc/apt/sources.list

在vim的命令模式下键盘上下左右换位置，一直按↓或→
按 i 变成编辑模式，把下面内容复制粘贴进去，右键点一下粘贴
先按ESC退回到命令模式，按 :wq 进行保存，若误操作，则:q! 强制退出不保存

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

更新一下包

sudo apt update
sudo apt upgrade

3.安装Miniconda

一行一行输入
# 切换到家目录
cd ~
# 下载miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 修改运行权限
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 运行安装脚本
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

一直按回车，在需要输入yes的时候输入yes

添加环境变量

vim ~/.bashrc

export PATH=/home/alex_ty/miniconda3/bin:$PATH

关闭WSL重新打开就能看见base环境

conda换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --set show_channel_urls yes

pip换源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pip -U

4.搭建Pytorch环境

创建环境

conda create --name torch python=3.8

激活环境

conda activate torch

安装

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

5.验证是否能使用GPU

python
import torch
torch.cuda.is_available()

返回True即搭建成功