深度学习环境配置

安装wsl2

https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual

## 安装ROS

http://wiki.ros.org/melodic/Installation/Ubuntu

安装cuda

• 先判断电脑的显卡型号确定算力，然后电脑的显卡驱动（CUDA Driver）型号和CUDA Version。

nvidia-msi

• 根据CUDA Driver和CUDA Version，确定自己能够按照的CUDA版本，要保证CUDA Version >= CUDA的型号。

配置cudatoolkit和cudnn

在Windows11自带的终端中打开上一步安装好的Ubuntu系统，之后的操作就和使用在Ubuntu主机上使用命令行完全一样。

wsl2和windows11共用显卡驱动，因此我们只需安装cudatoolkit和cudnn。以后windows显卡驱动正常更新即可。

conda命令安装后虽然也可以用cudnn，但是不是完整版，不能编译。如果你需要编译功能，还是需要安装完整版本的cudatoolkit。

1. 安装cudatoolkit

   可直接去官网下载所需版本： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我安装是11.8版本，因为pytorch官方的conda安装命令最高到11.8~版本对应安装，出问题的可能性最小。 注意安装的时候选择wsl2版本安装！

   cuda11.8 wsl2 ubuntu版本的安装链接

   

   将nvidia官方给的命令，一条条复制到wsl2的ternimal中即可。中间如果遇到问题百度帮到你~

   安装结束之后执行nvcc -v，会提示没有nvcc可执行，这并不是因为我们cudatoolkit没安装好，而是因为环境变量还没配置好。

2. cuda环境变量配置

   sudo nano ~/.bashrc

   将以下内容添加进文件最后

   export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

   保存退出后（Ctrl+x），更新一下环境变量：

   source ~/.bashrc

   这时候在执行 nvcc -V 就能够显示cuda版本了。

3. 安装cudnn

   严格来讲cuDNN不能叫安装。它其实是对CUDA的一些补充，所以“安装”过程很简单。去英伟达官网下载对应CUDA 11.8的cuDNN压缩包(这一步可能需要注册英伟达账号)。解压之后得到cuda目录，cuda目录下面有include和lib64两个子目录，将这两个目录下面的所有文件拷贝到CUDA 11.8安装路径对应的目录下面即可。

   cudnn下载链接

   

   下载8.8.1 for cuda11.x

   将文件保存到windows环境，然后直接复制到wsl2 ubuntu的home目录下，和在windows环境中复制粘贴一样操作。

   在wsl的ternimal中进入到home目录，然后解压下载的文件

   sudo tar -xvf cudnn**    #省略部分按tab自动补全

   然后把解压得到的文件分别拷贝到对应的文件夹（注意，下面命令中的 /lib/和/include/ 指的是刚刚解压得到的文件夹里的）：

    #以下是安装命令     
   sudo cp -r /lib/* /usr/local/cuda-11.8（自己检查具体的版本修改路径）/lib64/
   sudo cp -r /include/* /usr/local/cuda-11.8（自己检查具体的版本修改路径）/include/
   
   #为更改读取权限：
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8（自己检查具体的版本修改路径）/include/cudnn*
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8（自己检查具体的版本修改路径）/lib64/libcudnn*

   注意操作要在相应的文件夹下进行哦！

4. 检查cudnn是否安装成功

   cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

   

wsl安装anaconda并配置环境

• 安装anaconda

anaconda3官方下载,选择linux版本，鼠标放在其上方右键，复制链接。

回到Ubuntu的terminal，输入：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

运行以上代码，将会下载anaconda3到wsl ubuntu中。

之后执行：

sh Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

只需要输入 sh A 然后按Tab键，系统会自动补齐下面内容。

接下来就是安装过程，只需要根据提示按回车或者输入yes即可。

conda配置环境

1. 配置镜像源

2. 安装pytorch

   前往pytorch官网，选择需要的环境（注意这里选择linux OS），复制conda命令,在terminal中粘贴，回车，安装环境：

   

   conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

Pycharm连接wsl，并使用conda生成的环境

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