wsl2+ubuntu20.04+Miniconda+cuda12.6
1.wsl2安装
1.1控制面板—>程序—>启用或关闭windows功能:
勾选:
(1)windows虚拟机监控程序平台
(2)适用于linux的windows子系统
(3)虚拟机平台
之后重启电脑。
1.2下载wsl2的安装包
链接: https://pan.baidu.com/s/1x6V_EjA6gcgC4-e4hZMZcA 提取码: ev9m
之后双击下载就可以安装成功了。
2.ubuntu20.04安装
2.1浏览器搜索:清华大学开源镜像站
进入官网—>搜索ubuntu—>点击ubuntu-release—>选择ubuntu-20.04.5-wsl-amd64.wsl下载—>双击下载—>设置用户名,密码—>安装成功
说明:wsl2和ubuntu20.04的安装步骤参考以下内容
B站博主:卡卡西老师教Python
视频:【Windows电脑安装WSL【不用命令行,10分钟完成】】 https://www.bilibili.com/video/BV1y8VJ6hEAs/?share_source=copy_web&vd_source=a064981e52ec71ee30d5a7e8a7864bf0
3.Miniconda安装
3.1 下载安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
3.2 运行安装脚本(最后一步会问你是否初始化,选 yes)
bash miniconda.sh -b -p ~/miniconda3
3.3 初始化 conda
~/miniconda3/bin/conda init bash
3.4重载配置文件,让命令生效
source ~/.bashrc
4.cuda12.6安装
4.1查看版本
要安装 CUDA 的条件是电脑有独立显卡,并且显卡是英伟达也就是 N 卡。打开“控制面板”,点击“硬件和声音”,找到“NVIDIA控制面板”并打开,点击“系统信息”。



4.2安装对应版本的cuda
打开网站developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,找一个满足条件的cuda版本


之后,我们以管理员身份运行命令行窗口,并输入wsl切换至ubuntu系统。
在系统依次输入以下命令:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local_12.6.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-6-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6
4.3将cuda添加至环境变量
nano ~/.bashrc #进入配置文件
#然后在配置文件最下面添加下列代码 下载的是12.8就写12.8,我这里是之前配置的12.6
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.6/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.6/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.6
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
# ctrl+s 保存
# ctrl+x 退出
source ~/.bashrc #应用配置文件
4.4检查安装
nvcc -V
说明:cuda的安装步骤参考以下内容
(1)CSDN博主:Yonghai557
文章:WLS2安装CUDA保姆级教程_wsl2 cuda-CSDN博客
(2)知乎作者:100010
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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