wsl跑模型

### 如何在 Windows Subsystem for Linux (WSL) 中运行机器学习或深度学习模型 #### 配置 WSL 环境 为了在 WSL 下成功运行机器学习或深度学习模型，首先需要确保已经启用了 WSL 并安装了所需的 Linux 子系统。可以通过以下命令检查当前是否已启用 WSL 和其版本： ```bash wsl --list --verbose ``` 如果尚未安装任何子系统，则可通过 Microsoft Store 安装 Ubuntu 或其他发行版[^3]。 #### 更新和配置开发环境 一旦安装完成并进入所选的 Linux 发行版后，建议更新包管理器以获取最新依赖项： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着安装必要的 Python 开发工具以及 pip 工具链： ```bash sudo apt install python3-pip python3-dev build-essential libssl-dev libffi-dev -y pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 安装机器学习框架及相关库 针对不同的需求可以选择合适的框架进行安装。以下是 TensorFlow 的示例安装过程： ```bash pip3 install tensorflow ``` 对于 PyTorch 用户来说同样简单明了： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio ``` 这些指令会自动下载对应版本的 GPU/CPU 支持模块至本地环境中[^5]。 #### 数据集准备与访问权限设置 由于 WSL 提供了良好的文件共享机制，在主机上的数据可以直接被 WSL 访问。假设您的数据存储路径位于 `C:\Users\YourName\data` 文件夹下，那么可以从 WSL 内部通过 `/mnt/c/Users/YourName/data` 来读取它们[^4]。 需要注意的是，可能需要调整目录及其内部文件的所有者信息以便顺利操作: ```bash sudo chown -R $USER:$USER /mnt/c/Users/YourName/data/ ``` 此步骤有助于防止因权限不足而导致无法加载数据的情况发生[^2]。 #### 测试模型运行情况 最后一步就是验证整个流程是否正常工作。这里给出一段简单的代码片段用于检测 TensorFlow 是否能够正确初始化神经网络结构： ```python import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10) ]) predictions = model(x_train[:1]).numpy() loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5) ``` 上述脚本定义了一个基础的手写数字识别任务，并对其进行训练评估。 ---