以管理员模式打开Windows PowerShell
wsl --list -online
查看可以安装的Linux发行版
wsl --install -d Ubuntu-20.04
(安装后需要重启)
输入用户名和密码即可,回到开始菜单,找到Ubuntu图标即可打开
wsl子系统,位置在\\wsl$
直接在任务管理器搜索即可
查看版本wsl -l -v
定期更新:sudo apt update && sudo apt upgrade
关机,叉掉窗口可能无法立刻关掉
wsl --shutdown
在Ubuntu命令行输入 code .
(有空格),等待下载VS Code Server for x64并安装
链接到vs code(左下角出现WSL:Ununtu-20.04)
参考链接:Python环境搭建:基于Win10子系统WSL环境下Conda+Jupyter Notebook安装 - 知乎 (zhihu.com)
使用wsl访问windows下的资源,windows在/mnt下
cd /mnt/f
bash Miniconda3--py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh
一直点Enter/yes,直到出现“Do you wish the installer to intialize Miniconda3 by running conda init?[yes|no]”选择no
建立环境变量
vim ~/.bashrc
export PATH=/home/***/miniconda3/bin
(此处可在terminal中确认安装位置处找到,不加空格)
source ~/.bashrc
,更新
conda info --envs
,检查版本
使用
conda create -n env python=3
,创建新环境(最前面的base字样,表明当前在conda基础环境,为了使不同的项目分开,最好单独建立新的环境(non-base),这样可以避免原始conda环境出错时需要重新安装conda)
conda activate env
,进入新环境
conda deactivate
,退出环境
竟然没有pip
sudo apt install python3-pip
安装虚拟环境:sudo apt install python3-venv
vs code无法退格,找到 keyboard shortcuts
,搜索"backspace”,是这里默认设置为
“shift+backspace”,最前边有铅笔样图案,可自己编辑,改回"Backspace”后,“Enter”确定
参考链接
Getting started with CUDA on Ubuntu on WSL 2 | Ubuntu
Enable NVIDIA CUDA on WSL 2 | Microsoft Docs
CUDA on WSL :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)
这个最清楚:https://zhuanlan.zhihu.com/p/350399229
1)为Windows安装对应的GeForce显卡驱动,选择合适自己电脑的版本 Official Drivers | NVIDIA
2)安装完成后,在terminal里输入命令:nvidia-smi
,显示信息则表明安装成功
3)更新apt-get,安装gcc,make,vim
# 更新 apt-get
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# 安装gcc
sudo apt install gcc
gcc –v
ls /usr/bin/gcc*
# 安装make
sudo apt-get install make
make -v
# 安装vim文本编辑器
sudo apt install vim
4)安装CUDA,手动安装
选择WSL-Ununtu,runfile(local),出现安装命令行
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
配置环境变量: vim ~/.bashrc
输入i
进入编辑模式,在文档末尾插入
export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin/${PATH:+:{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
Esc
退出编辑模式,:w
保存,:q
退出文件
更新环境变量:source ~/.bashrc
检查:nvcc -V
5)安装cudnn,手动安装,出了好久的bug()
下载的cudnn文件为tar.xz
文件:先 xz -d xxx.tar.xz
将 xxx.tar.xz解压成 xxx.tar
再用 tar xvf xxx.tar
来解包。
但是,下载目录为windows某一个磁盘,无法复制到wsl子系统中(不知道怎么解决,我目前又用不到,先不弄了)
使用命令行,首先加载到windows下含有cudnn的文夹
sudo cp -P cudnn.h /usr/local/cuda-11.6/packages/***/include/
sudo cp -P lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.6/packages/***/lib/
(注,11.6的include和lib在不同的文件夹内,需要自己点开查看)
为上述文件添加读取和执行权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib/cudnn*
验证cuda是否安装成功
https://github.com/nvidia/cuda-samples
原有的BlackScholes找不到了,官方文档里给了一个git链接,需要自己下载,自己make
是因为复制了cudnn以后cuda崩了吗?重启以后再试一下吧
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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