Linux深度学习环境搭建教程(WSL+miniconda+pytorch+cuda+cudnn+vscode)

WSL简介：开发人员可以在WindowsPC上同时访问Windows和Linux的强大功能。
WindowsSubsystemforLinux(WSL)允许开发人员安装Linux发行版（例如Ubuntu、OpenSUSE、Kali、Debian、ArchLinux等）并直接在Windows上使用Linux应用程序、实用程序和Bash命令行工具，无需任何修改、传统虚拟机费用或双引导设置。
1.1安装WSL：现在可以使用单个命令安装运行WSL所需的一切。
通过右键单击并选择“以管理员身份运行”，在管理员模式下打开PowerShell或Windows命令提示符，输入wsl--install命令，然后重新启动计算机。
此命令将启用运行WSL和安装UbuntuforLinux发行版所需的功能。
（此默认分布可以更改。
）当您第一次运行新安装的Linux发行版时，将打开一个控制台窗口，要求您等待文件解压并存储在计算机上。
未来所有的启动时间都应该少于一秒。
1.2安装Ubuntu：打开MicrosoftStore，搜索Ubuntu进行安装。
配置完CUDA等环境后，WSL-Ubuntu默认安装在C盘，占用空间通常达到30GB以上。
如果C盘空间不足，可以在文末附录中了解如何将Ubuntu迁移到其他盘。
如果要迁移，建议在完成Ubuntu安装后先迁移数据，然后再进行后续的环境搭建工作。
2.miniconda：miniconda简介：由于python不向后兼容（新版本可能无法使用旧版本的数据），所以有些算法需要配置特定版本的python环境。
miniconda是Anaconda的轻量级版本，可以像Anaconda一样创建和使用不同的环境。
2.1安装miniconda：打开Ubuntu并设置用户名和密码。
直接安装miniconda，在wsl终端中依次输入：输入以下命令，打开~/.bashrc文件并编辑：在~/.bashrc文件最下面输入（注意：将路径中的你的名字替换为用户名）你想要的就在Ubuntu名称中设置即可）：输入完成后退出并保存：CTRL+X，点击Y，回车保存并输入以下命令重新加载bashrc文件：如果WSL命令前出现(base)提示，意思是配置成功2.2使用miniconda配置环境：env_name是系统环境命名当命令行前面有括号时，表示你处于虚拟环境中，环境名称在括号内。
在这次，使用condadeactivate退出当前的虚拟环境。
(base)是miniconda的默认环境，再次使用condadeactivate即可返回本地Ubuntu环境。
3.cuda：3.1安装cuda：建议在本地Ubuntu环境中安装cuda（具体参见2.2节），因为cuda基本不需要版本控制，在命令行输入nvidia-smi即可查看最新版本。
可以按订单安装的cuda。
一般情况下可以安装不高于这个版本的所有CUDA版本，这个版本就可以安装。
另一种方法是在官方文档：cuda官方指南中检查哪个cuda版本与您的设备驱动程序版本匹配。
在官方下载地址上找到对应的cuda版本开始安装cuda：cuda官方下载地址。
选择对应的下载选项，下面会生成对应的下载命令。
按顺序在Ubuntu命令行中输入命令。
输入以下命令作为与cuda版本12.3兼容的下载命令。
.bashrc文件：在~/.在bashrc文件底部输入以下命令：在两个命令中输入cuda-12。
3替换为刚刚下载的版本号输入版本号后退出并保存：CTRL+X，按Y，回车保存并输入以下命令重新加载bashrc文件：4.2验证CUDA是否安装成功：回车Ubuntu命令行中的NVCC-V，如果出现版本号，则说明CUDA已经安装配置成功。
4.pytorch：4.1安装pytorch：建议在miniconda的虚拟环境中安装pytorch，即先激活对应的虚拟环境，然后再进行下面的安装。
点击链接进入下载界面：pytorch下载地址，点击对应的选项，下面会生成对应的下载命令语句，只需将命令语句输入到命令行界面即可。
ComputePlatform根据CUDA安装版本确定。
如果CUDA版本高于11.8，则选择CUDA12.1，否则选择CUDA11.84.2验证pytorch是否安装成功：在命令行界面输入python并进入python编辑器，输入importtorch验证pytorch是否安装成功。
如果没有报错则说明安装成功。
5.cuDNN（CUDADeepNeuralNetworkLibrary）：NVIDIACUDA®深度神经网络（cuDNN）库是一个用于深度神经网络原语的GPU加速库。
cuDNN为标准例程提供高度微调的补充，例如前向和后向卷积、注意力、matmall、池化、5.1安装cuDNN：打开下载地址官方，选择对应的下载选项，在中输入对应的命令WSL命令行：cuDNN官方下载地址。
5.2检查InstallonLinux官方文档：检查cuDNN是否安装并正确运行，通过编译位于/usr/src/cudnn_samples_v9的mnistCUDNN示例文件如果它在Linux系统上正确安装并运行，您将看到以下消息：测试通过！6.VSCode：6.1安装VSCode：在WSL命令行中输入代码。
您可以安装VSCode打开VSCode。
6.2使用方法：您可以在电脑侧边栏找到Ubuntu文件位置，直接将要运行的项目文件拖到该文件目录即可。
文件路径是Ubuntu->home->your_username。
另：在VSCode中安装相应的语言插件可以让代码更容易显示和使用。
例如，建议使用python安装以下插件：WSL数据迁移：将WSL迁移到D盘，需要六个步骤：

Linux下Anaconda环境安装/创建/激活/退出/删除/管理

在Linux环境中使用Anaconda创建、激活、退出、删除和管理环境的步骤如下：创建一个名为python36、版本为3.6的环境：condacreate-npython36python=3.6激活此环境：condaactivatepython36或使用源激活：sourceactivatepython3当前环境:condadeactiveate删除名为python36的环境:condaremove-npython36--all或useenvs命令删除：condaenvremove-npython36查看所有创建的环境：condainfo--env或列出所有环境：condaenvlist以上步骤是在Linux环境下使用Anaconda进行管理的，该环境非常实用，提供了从创建到管理的全功能支持。