Windows下安装WSL2并配置Cuda、Miniconda和 Torch

发布网友发布时间：2024-09-30 14:11

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热心网友时间：2024-10-24 21:52

在Windows环境下，为了充分利用显卡资源并优化深度学习环境，尤其是当Torch在Windows上仅支持单进程输入导致资源浪费时，选择使用WSL2子系统是最佳方案。首先，确保你的显卡驱动已安装并更新，这是使用WSL2的基础。

启用WSL2的关键在于子系统和虚拟机平台的设置，记得重启电脑以使更改生效。接下来，确保你的WSL版本为2，通过执行`wsl`命令进行更新以获取最新版本。由于WSL2的下载依赖于网络，可能需要设置代理。

安装Linux操作系统时，你可以查看可用版本并开始安装，也可以通过微软商店下载。安装过程中设置好用户名和密码。安装Cuda时，务必先检查最高支持的版本，然后根据驱动兼容性选择合适的安装指令。Cuda安装完成后，需要将其添加到环境变量中，确保环境变量已刷新，可以通过检查nvcc的版本信息来验证。

安装Miniconda，从镜像源选择Linux版本的下载链接，使用`wget`下载，注意选择64位版本。下载完成后，不使用`sudo`直接安装，安装完成后重启终端。

接着，访问Torch官网，根据你的Cuda版本选择相应的安装命令，可能需要使用代理。在WSL2环境中，通过交互式编辑器验证GPU的调用，仅当Cuda计算成功时，才能确认GPU已被正确调用。

总的来说，通过这些步骤，你可以成功在Windows上安装并配置WSL2、Cuda、Miniconda和Torch，以优化你的深度学习开发环境。