一：安装wsl

1.安装wsl1

（1）启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”可选功能

在【设置 -> 更新与安全->开发者选项】中开启【开发人员模式】

在【程序和功能 -> 启用或关闭 Windows 功能】中勾选【适用于 Linux 的 Windows 子系统】

（2）重启电脑

（3）安装 Linux 发行版，如 Ubuntu

在 Microsoft Store 中下载并安装需要的 Linux 发行版，建议安装老一点的版本（例如Ubuntu 22.04）

（4）启动 Linux 子系统

2.升级到wsl2

（1）开启“虚拟机平台”可选功能

在之前的基础上，勾选【虚拟机平台】

注：在上述操作之前，首先得到bios中开启虚拟化，这里以华硕b550m重炮手与AMDCPU为例，关机重启后，出现品牌图标时按F2进入bios，然后再点击【高级】，再点击【CPU Configuration】，再点击【SVM Mode】，将【SVM Mode】设置更改为Enabled。最后重新启动电脑。

（2）重启电脑

（3）下载 Linux 内核更新包

下载最新包：适用于 x64 计算机的 WSL Linux 内核更新包，然后双击运行安装。

（4）设置 WSL 版本

打开Windows下的PowerShell，输入wsl -l -v 查看已安装的Linux分发版的wsl版本，以我下载的Ubuntu-22.04为例，输入wsl --set-version Ubuntu-22.04 2

运行成功可以看到以上结果。

说明：若要将分发版设置为受某一 WSL 版本支持，请运行：

wsl --set-version  <distribution name>  <versionNumber>

请确保将  替换为你的分发版的实际名称，并将  替换为数字“1”或“2”。 可以随时更改回 WSL 1，方法是运行与上面相同的命令，但将“2”替换为“1”。

以上即已完成了整个wsl的安装。

参考网址：

Win10 系统安装 Linux 子系统教程(WSL2 + Ubuntu 20.04 + Gnome 桌面 ）_wsl安装-CSDN博客

二：配置wsl中的环境

1.安装CUDA Toolkit

NVIDIA Toolkit地址CUDA Toolkit 12.3 Downloads | NVIDIA Developer

这里的CUDA Toolkit 匹配与否查看这里CUDA 12.3 Release Notes (nvidia.com)

这里的坑在于要安装wsl-ubuntu而不是 ubuntu 

在 wsl 命令行按照图示的指令运行就行。需要一条一条的复制进wsl中运行

例:

​

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin

sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-0-local_12.0.1-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-0-local_12.0.1-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-0-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

​

安装完成后nvcc -V 应该是显示不出来版本的。需要在~/.bashrc文件下做环境变量的配置。即在wsl中输入vim ~/.bashrc ，在最下面添加这几行。

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

注：添加方法为，输入i进入vim的INSERT模式，将上述两行代码复制到文件最后推出vim模式，即先按esc退出INSERT模式，然后输入：wq，就可以保存并退出了。

刷新环境 source ~/.bashrc，运行nvcc -V会有CUDA版本的输出。

这个时候 CUDA Toolkit 就应该已经安装好了。

参考地址：

win10/11下wsl2安装gpu版的pytorch（避坑指南） - 知乎 (zhihu.com)

2.在wsl中安装miniconda

在wsl中输入以下指令：

（1）执行命令下载miniconda安装包

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

（2）运行命令来执行安装脚本

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

（3）安装完成后重新加载环境变量

source ~/.bashrc

（4）输入命令验证是否成功安装miniconda

conda --version

参考地址：

wsl下载conda - CSDN文库

3.在conda环境中安装pytorch

（1）创建conda环境

首先先在wsl中使用conda创建一个新环境，进入新环境中进行pytorch的安装。

注：前面的cuda是没下载conda之前安装的，即安装在wsl中的，所以新环境中的pytorch也需正常下载cuda。

（2）安装pytorch

进入pytorch官网（PyTorch），根据自己需要的版本选择conda语句。

例如：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

注：这是官方下载源，也可以换成清华源，即将-c 后面的部分改成清华源地址，注意linux与win系统的区别。

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.0 -c pytorch -c Index of /anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

清华源地址：Index of /anaconda/cloud/pytorch/linux-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

4.注意事项

1.

（1）

打开ubuntu出现这个问题，显示没有在bios中打开虚拟化，但是电脑是已经打开了虚拟化的。

去网上找，有人说是安装的wsl2有问题，改成wsl1就行了

即在用管理员身份打开powershell，执行以下指令。

wsl --set-default-version 1

经过尝试确实解决了问题

（2）

在网上找，得到解决方案：下载安装适用于 x64 计算机的最新 WSL2 Linux 内核更新包

下载链接：https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi

安装好后再次启动就可以解决

2.

3.

出现这个问题的原因为pytorch为cpu版本