wsl2安装conda和cuda
时间: 2025-02-27 17:10:00 浏览: 54
### 如何在WSL2上安装配置Conda与CUDA
#### 安装Ubuntu 20.04
为了确保操作系统的兼容性和稳定性,在Microsoft Store下载并安装Ubuntu 20.04 LTS版本[^3]。
#### 更新系统包管理器
打开新安装的Ubuntu终端,更新软件源列表以获取最新的软件包信息:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 启用WSL2功能
确认Windows已启用对WSL2的支持,并设置默认版本为2:
```powershell
wsl --set-default-version 2
```
#### 安装Miniconda
访问官方文档页面选择适合Linux平台的Miniconda安装文件。通过wget命令下载最新版Miniconda bash脚本至用户主目录下:
```bash
cd ~
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
运行该shell脚本来完成安装流程,期间需同意许可协议并指定安装路径,默认选项通常能满足需求;最后重启Shell使更改生效以便能够正常使用`conda`指令。
```bash
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
exec $SHELL
```
#### 创建Python虚拟环境
利用Conda创建一个新的Python开发环境用于后续工作负载隔离化处理:
```bash
conda create --name myenv python=3.9
conda activate myenv
```
#### 安装PyTorch及相关依赖项
依据个人硬件条件挑选合适的预编译二进制轮子来简化安装过程,这里假设已经具备相应的GPU支持情况,则可以执行如下命令行语句快速部署好PyTorch框架及其扩展库:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
```
#### 测试CUDA可用性
验证当前环境中是否成功集成了CUDA加速能力,可以通过导入特定模块来进行简单测试:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回True则说明一切正常,反之可能是因为驱动程序不匹配或其他潜在因素造成的问题。
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