如何在linux系统环境下安装windows系统

Linux 下ffmpeg的环境搭建与安装

个人电脑搭建为linux服务器

上周我的朋友想搭建一个Linux服务器。
尝试了三种方法
1 .直接在物理机上安装Linux系统。
首先下载CentOS7 镜像，然后刻录到U盘，进入BIOS更改启动顺序，按照提示安装。
最后设置root密码，电脑就成为服务器了。
2 、使用虚拟机软件搭建Linux环境。
选择VMWare软件，创建虚拟机，选择Linux系统，按照提示进行安装和配置。
3 .购买云服务器。
选择腾讯云或阿里云，从官网购买服务器，轻松配置环境、配置网络、安装web、数据库等。

您最终选择了哪一个？由你决定。

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

WSL直接声明Windows和Linux可以一起使用。

1 .1 安装 WSL：以管理员权限打开 PowerShell，输入 wsl --install 并重新启动即可。

1 .2 安装Ubuntu：在Microsoft Store中搜索Ubuntu。
安装后默认C盘可能占用3 0GB以上。
C盘不够用。
查看如何移动阑尾。

2 .miniconda：Python版本必须托管，miniconda环境友好。

2 .1 安装miniconda：直接在Ubuntu上安装。
编辑 ~/.bashrc 文件并添加配置语句。
保存后，重新启动bash。

2 .2 配置环境：使用conda create构建环境。
env_name 可以随意命名。
base 是默认环境，conda activate 更改环境。

3 .cuda：Ubuntu环境最适合。

3 .1 安装cuda：使用nvidia-smi检查可安装版本。
查看官方文档了解相关驱动版本，只需下载命令即可安装。
编辑 ~/.bashrc 并添加路径，保存并重新启动 bash。

4 .2 验证CUDA命令：NVCC-V，发布版本号并安装。

4 .pytorch：安装在miniconda虚拟环境中。

4 .1 安装pytorch：在官网选择ComputePlatform，复制命令进行安装。

4 .2 验证pytorch：将torch导入Python，安装不会出错。

5 .cuDNN：GPU加速库，安装方法与cuda类似。

5 .1 安装cuDNN：从官网选择版本，复制命令安装。

5 .2 验证cuDNN：编译mnistCUDNN样本并通过测试！就是这样。

6 .VSCode：
6 .1 安装VSCode：在WSL中输入代码进行安装，安装完成后输入代码打开。

6 .2 使用方法：Ubuntu文件目录在/home/your_username，只需将文件拖到其中即可。
安装插件更方便。

附录：如何转至D？