WIN10使用WSLUbuntu 安装深度学习环境

发表于 分类于

前言

本文将使用WIN10系统，MS商店提供的Ubuntu系统，安装Miniconda3、Pytorch、NVCC。WSL Ubuntu系统的安装不做介绍。

查看显卡驱动

WIN10 宿主机如果安装成功，那么WSL_Ubuntu中不需要做任何修改，也能显示。

安装Miniconda3

进入 Miniconda 官网，选择 Linux 最新版本下载安装文件，本文使用的版本为 conda 22.11.1，下载完成之后执行 

1
2
3
4
# 赋予运行权限
sudo chmod +X Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 安装
sudo bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按住回车键，最后输入 yes，继续无脑回车。直到出现 by running conda init？[yes|no] 输入 yes

1
2
3
4
# 配置生效
source ~/.bashrc
# 查看是否安装成功
conda --version

安装完 Miniconda 之后记得修改 conda 和 pip 源，这里不做介绍。

安装 PyTorch

创建 conda 环境

1
2
3
4
# 创建环境
conda create - n cuda17 python=3.9
# 激活环境
conda activate cuda117

使用 cuda117 环境安装PyTorch，进入 PyTorch 官网，找到对应命令 pip3 install torch torchvision torchaudio

本文下载的版本为cuda11.7

查看torch和cudnn

True 表示安装成功。

安装 nvcc

安装 gcc

1
2
3
4
# 更新 apt 包
sudo apt update
# 安装 gcc
sudo apt-get install gcc -y

安装CUDA Toolkit

1
2
3
4
5
6
# 下载文件
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
# 赋予运行权限
sudo chmod +X cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
# 安装
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

添加 PATH 路径

注意仔细看安装之后的提示，每个人可能略有不同

1
2
3
4
export PATH="/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}"
# 配置生效
source ~/.bashrc

查看nvcc版本

至此全部安装完成。