Windows下的Linux子系统安装

安装

以管理员模式打开Windows PowerShell

wsl --list -online查看可以安装的Linux发行版

wsl --install -d Ubuntu-20.04（安装后需要重启）

输入用户名和密码即可，回到开始菜单，找到Ubuntu图标即可打开

wsl子系统，位置在\\wsl$直接在任务管理器搜索即可

查看版本wsl -l -v

定期更新：sudo apt update && sudo apt upgrade

关机，叉掉窗口可能无法立刻关掉

wsl --shutdown

使用VS Code

在Ubuntu命令行输入 code .（有空格），等待下载VS Code Server for x64并安装

链接到vs code（左下角出现WSL:Ununtu-20.04）

安装miniconda

参考链接：Python环境搭建：基于Win10子系统WSL环境下Conda+Jupyter Notebook安装 - 知乎 (zhihu.com)

下载miniconda

使用wsl访问windows下的资源，windows在/mnt下

cd /mnt/f
bash Miniconda3--py38_4.11.0-Linux-x86_64.sh

一直点Enter/yes，直到出现“Do you wish the installer to intialize Miniconda3 by running conda init？[yes|no]”选择no

建立环境变量

vim ~/.bashrc

export PATH=/home/***/miniconda3/bin（此处可在terminal中确认安装位置处找到，不加空格）

source ~/.bashrc，更新

conda info --envs，检查版本

使用

conda create -n env python=3，创建新环境（最前面的base字样，表明当前在conda基础环境，为了使不同的项目分开，最好单独建立新的环境（non-base），这样可以避免原始conda环境出错时需要重新安装conda）

conda activate env，进入新环境

conda deactivate，退出环境

竟然没有pip

sudo apt install python3-pip

安装虚拟环境：sudo apt install python3-venv

vs code无法退格，找到 keyboard shortcuts，搜索"backspace”，是这里默认设置为

“shift+backspace”，最前边有铅笔样图案，可自己编辑，改回"Backspace”后，“Enter”确定

WSL使用GPU加速

参考链接

Getting started with CUDA on Ubuntu on WSL 2 | Ubuntu

Enable NVIDIA CUDA on WSL 2 | Microsoft Docs

CUDA on WSL :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com)

CSDN讲解1

CSDN讲解2

这个最清楚：https://zhuanlan.zhihu.com/p/350399229

1）为Windows安装对应的GeForce显卡驱动，选择合适自己电脑的版本 Official Drivers | NVIDIA

2）安装完成后，在terminal里输入命令：nvidia-smi，显示信息则表明安装成功

3）更新apt-get，安装gcc，make，vim

# 更新 apt-get
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

# 安装gcc
sudo apt install gcc
gcc –v
ls /usr/bin/gcc*

# 安装make
sudo apt-get install make
make -v

# 安装vim文本编辑器
sudo apt install vim 

4）安装CUDA，手动安装

选择WSL-Ununtu，runfile(local)，出现安装命令行

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run

配置环境变量： vim ~/.bashrc

输入i进入编辑模式，在文档末尾插入

export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin/${PATH:+:{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}

Esc退出编辑模式，:w保存，:q退出文件

更新环境变量：source ~/.bashrc

检查：nvcc -V

5）安装cudnn，手动安装，出了好久的bug（）

下载的cudnn文件为tar.xz文件：先 xz -d xxx.tar.xz 将 xxx.tar.xz解压成 xxx.tar

再用 tar xvf xxx.tar来解包。

但是，下载目录为windows某一个磁盘，无法复制到wsl子系统中（不知道怎么解决，我目前又用不到，先不弄了）

使用命令行，首先加载到windows下含有cudnn的文夹

sudo cp -P cudnn.h /usr/local/cuda-11.6/packages/***/include/
sudo cp -P lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.6/packages/***/lib/

（注，11.6的include和lib在不同的文件夹内，需要自己点开查看）

为上述文件添加读取和执行权限

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib/cudnn*

验证cuda是否安装成功

https://github.com/nvidia/cuda-samples

原有的BlackScholes找不到了，官方文档里给了一个git链接，需要自己下载，自己make

验证cuda是否安装成功

是因为复制了cudnn以后cuda崩了吗？重启以后再试一下吧

卸载cuda（卸载的很干净）

sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*