wsl1 ubuntu子系统深度学习

### 安装 Ubuntu 20.04 on WSL2 为了在 Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) 上安装 Ubuntu 20.04 并配置用于深度学习的环境，需执行一系列命令和操作来确保系统的正常运行。 #### 启用 WSL 和虚拟机平台功能 通过 PowerShell 使用管理员权限输入以下指令： ```powershell dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart ``` 重启计算机以应用更改[^2]。 #### 设置 WSL2 作为默认版本 打开PowerShell并键入下列命令设置新发行版使用WSL2: ```powershell wsl --set-default-version 2 ``` 这一步骤对于后续安装的操作至关重要，因为其决定了所创建的新Linux子系统将基于哪个内核版本工作。 #### 下载并安装 Ubuntu 20.04 访问微软商店下载官方发布的Ubuntu镜像文件；或者直接利用命令行完成安装过程。如果选择后者，则可以在PowerShell中输入如下语句获取最新稳定版Ubuntu： ```powershell wsl --install -d Ubuntu-20.04 ``` 此方法会自动启用必要的特性、下载所需的资源包以及初始化新的Ubuntu实例[^1]。 #### 配置开发环境 一旦成功启动了Ubuntu终端之后，更新软件源列表并且升级现有程序至最新状态： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着可以考虑安装一些常用的工具和服务端组件，比如Python及其pip管理器等： ```bash sudo apt install python3-pip git vim curl wget build-essential cmake -y ``` 针对深度学习的需求，推荐预先准备好NVIDIA CUDA Toolkit及相关依赖项。由于WSL2本身并不支持GPU加速计算能力，因此需要额外安装特定驱动程序和支持库才能使TensorFlow或PyTorch框架能够识别到物理显卡设备[^3]。 #### 进阶配置（可选） 为了让图形界面应用程序能够在Windows主机上显示出来，还需要做进一步调整。编辑`~/.bashrc`文件加入下面几行代码以便正确加载Fcitx输入法模块和其他必要参数[^4]: ```bash echo 'export QT_IM_MODULE=fcitx' >> ~/.bashrc echo 'export GTK_IM_MODULE=fcitx' >> ~/.bashrc echo 'export XMODIFIERS=@im=fcitx' >> ~/.bashrc echo 'export DefaultIMModule=fcitx' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 最后，可以通过导入预构建好的tarball档案快速恢复先前备份过的整个操作系统映像，从而节省大量时间成本： ```powershell wsl --import ubuntu d:\WSL\Ubuntu-20.04 d:\ubuntu20.04.tar ``` 以上就是关于如何在Windows Subsystem for Linux 2 (WSL2) 上安装 Ubuntu 20.04 并配置用于深度学习环境的方法介绍。

### 使用WSL和Docker在远程服务器中部署深度学习模型的最佳实践 #### 1. 远程服务器上的WSL配置 在远程服务器上启用WSL（Windows Subsystem for Linux），需要确保服务器的操作系统支持WSL功能。通常情况下，这适用于运行Windows Server版本的企业级服务器。可以通过PowerShell命令`wsl --install`来快速安装最新的Linux发行版[^2]。 对于深度学习应用而言，建议选择Ubuntu作为主要的Linux子系统，因为它拥有广泛的社区支持以及兼容性强的特点。完成基本设置之后，还需要更新系统的软件包列表并升级现有程序至最新稳定版本： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 2. 安装Docker服务 一旦设置了合适的Linux环境，则可继续进行Docker容器引擎的安装过程。由于官方文档提供了详尽指导，这里只概述关键步骤: - 添加Docker APT仓库密钥； - 配置APT源指向官方存储库地址； - 执行实际安装操作 `apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io`. 验证成功启动状态可通过如下指令实现： ```bash docker version ``` 如果一切正常的话，应该能看到客户端和服务端的相关信息显示出来[^1]。 #### 3. 创建适合于深度学习工作的镜像 考虑到GPU加速的需求，推荐采用NVIDIA专门维护的一系列预构建好的CUDA-enabled基础镜像。这些资源已经包含了必要的驱动程序和支持库文件夹结构等要素，极大简化了后续工作流程中的复杂度。 创建自定义Dockerfile时需要注意几点事项: - 基础层选取nvidia/cuda:xx-base-rockylinux 或者其他相似命名模式; - 明确指定Python解释器及其依赖项清单(比如pip freeze); - 将项目代码复制到目标路径下并通过ENTRYPOINT或者CMD声明入口函数位置. 例如下面给出了一段简单的例子用来说明如何编写这样的脚本文件: ```Dockerfile FROM nvidia/cuda:11.7-base-ubuntu20.04 RUN apt-get update && \ DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3-pip git && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python3", "main.py"] ``` #### 4. 构建与推送镜像到注册表 当准备好上述材料后就可以利用docker build命令生成最终产物并将它上传至公共/私有云平台供以后调用加载之用了。假设当前目录即为包含所有必要组件的地方那么执行以下两步即可达成目的: ```bash docker build -t my-deep-learning-model:v1 . docker push my-deep-learning-model:v1 ``` #### 5. 测试部署效果 最后一步就是确认整个链条是否能够顺利运作起来啦! 可以尝试拉取刚才制作完毕的那个映射实例下来跑一下看看有没有什么异常情况发生. ```bash docker pull my-deep-learning-model:v1 docker run --gpus all -it my-deep-learning-model:v1 ``` 以上便是关于借助WSL加Docker技术组合实现在远端机器上面布置AI算法模型的一些核心要点分享给大家参考借鉴. ---