wsl2安装深度学习
时间: 2025-02-16 19:12:27 浏览: 39
### 如何在 WSL2 上安装和配置深度学习环境
#### 安装并设置好 WSL2 和 Linux 发行版
为了能够在 Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) 中运行深度学习应用,首先要确保已经按照官方指南正确设置了 WSL2 并选择了合适的 Linux 发行版本[^1]。
#### 更新系统包管理器
一旦有了可用的 Linux 环境,在继续之前应该先更新系统的软件源列表以及已安装的应用程序到最新状态。对于 Ubuntu 来说,这可以通过下面两条命令完成:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装 NVIDIA CUDA 工具包和支持库
由于大多数现代深度学习框架依赖于 GPU 加速计算能力,因此需要通过 Microsoft Store 或者其他方式获取适用于 WSL 的特定版本的 NVIDIA 驱动程序,并依照说明来安装 CUDA Toolkit 及 cuDNN 库。
#### 创建虚拟环境用于隔离项目依赖关系
建议创建独立的工作空间以便更好地管理和维护不同项目的依赖项。可以考虑采用 Anaconda 提供的一系列工具集来进行此操作,因为这些工具有助于简化 Python 虚拟环境中 TensorFlow 或 PyTorch 这样的机器学习库的部署过程[^3]。
#### 使用 Conda 建立新的环境并激活它
执行以下指令建立一个新的 conda 环境并将之命名为 `deep-learning`:
```bash
conda create --name deep-learning python=3.8
conda activate deep-learning
```
#### 安装所需的深度学习框架和其他必要的扩展模块
根据个人需求选择要使用的深度学习平台(比如 TensorFlow 或 PyTorch),并通过 pip 或者 conda 渠道将其加入当前活动的环境中去。这里给出一个例子展示怎样利用 conda 添加 pytorch 支持:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
以上步骤完成后即成功搭建了一个基于 WSL2 的深度学习开发平台,现在就可以开始编写代码测试模型性能啦!
阅读全文
相关推荐


















