在WSL2下配置Pytorch(Linux+Anaconda+PyTorch-GPU)

本文主要是介绍在WSL2下配置Pytorch(Linux+Anaconda+PyTorch-GPU)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

之前使用过双系统、虚拟机的ubunutu
效果都不是很好，要么切换系统太麻烦，要么太卡顿 
最近在尝试WSL子系统，没有想到还是有很多坑
记录一下配置的过程

一、NVIDIA显卡的安装
因为WSL和Windows的显卡驱动不能互通，所以在子系统上需要重新下载驱动
先查看Windows的显卡配置，在Windows终端中的指令为：

nvidia-smi

根据这个去NVIDIA官网下载对应的驱动Official Drivers | NVIDIA
更具体的操作参考Linux安装显卡驱动、annaconda和CUDA（超详细）-CSDN博客

二、Pytorch的下载
2.1 下载Anaconda3
一般采用wget方式直接从linux拉取较稳定的旧版本，然后在本地安装，替换指令中的版本号即可

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

2.2 构建虚拟环境
需要对照pytorch\python的版本对应关系，确定兼容性比较强的Python版本，一般3.8、3.9最常用

conda create -n py_gpu python=3.8.5

2.3 下载pytorch
最方便的方法就是通过官网的指令下载，一般推荐使用conda下载，根据自己的系统、CUDA版本生成指令，官网链接Start Locally | PyTorch
默认的官网下载源会比较慢，两步加速：

#1.取消默认官网下载
在生成的下载指令中删除"-c pytorch"#2.添加国内镜像源
config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

全部下载完成以后，进入虚拟环境测试：

conda activate py_gpu#看一下pytorch能不能用
#注意测试指令中都用的是"torch"python
import torch
#不报错说明torch安装成功torch.cuda.is_available()#返回 TRUE
#说明gpu版本的pytorch可以正常使用

PS.这个过程中一定要注意环境的归属
1.用户：以前没有注意过，默认用户root，还有一个自己取名的用户，可以配置默认打开的用户，要注意anaconda环境配置在哪个用户下，我就是在这里卡了很久，明明安装了anaconda居然找不到。如果使用的不是root用户，可能会出现修改了代码无法保存的情况，需要给对应的工作目录添加用户权限：

sudo chown -R username /path/to/working/directory

2.虚拟环境：anaconda安装好以后会在用户前面显示，一定要注意隔离环境，在具体的虚拟环境下配置pytorch,查看所有虚拟环境指令如下：

conda env list

三、在WSL中打开VScode运行代码
VScode仅需要安装在Windows系统下，安装微软官方推荐的Remote-Development插件就能直接在Windows系统下使用Linux内核运行程序
直接在WSL的终端下输入：

code .

如果打不开，检查一下路径

sudo vim ~/.bashrc

在.bashrc文件最后看一下路径，需要添加：

#根据VScode在本地的下载路径,'mnt'这里是wsl在windows系统下的挂载目录
export PATH="$PATH:/mnt/d/Microsoft\\ VS\\ Code/Code.exe"
alias code='/mnt/d/Microsoft\ VS\ Code/bin/Code'
|
#如果anaconda安装了找不到，也有可能是路径问题,根据具体的路径修改
export PATH=/home/u/anaconda3/bin/:$PATH#修改了配置要重启文件
source ~/.bashrc

修改文件代码yi'ho

最后调整一下解释器，选择虚拟环境下的python，然后打开终端确认一下环境：

完美解决！撒花！

四、补充WSL可视化桌面端配置

因为WSL默认安装的是终端，需要自己配置桌面，尝试了几种方法以后，终于使用xfce4可以看到可视化桌面了
具体步骤参考WSL2+Ubuntu22.04+图形化界面安装 - 哔哩哔哩
关键的启动代码如下：

#在 Ubuntu 终端中设置 DISPLAY 环境变量：
export DISPLAY=$(awk '/nameserver / {print$2; exit}' /etc/resolv.conf 2>/dev/null):0#使用sudo 启动 Xfce 会话：
sudo startxfce4 

但是仍然有点问题，发现xfce4一段时间没有任何操作以后会卡死，参考WSL2 Ubuntu + Xfce4 一段时间 Xfce4 卡死不动_ubuntu无法启动xfce4-CSDN博客
通过卸载锁屏应用解决问题
 

这篇关于在WSL2下配置Pytorch(Linux+Anaconda+PyTorch-GPU)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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