通过WSL2搭建Pytorch1.10+CUDA11.4+NVIDIA Driver深度学习框架

Posted 2022-12-08 loongembedded

文章目录

• 一、WSL的安装
• • 1. 首先去windows官网查看安装方法
  • 2. WSL与Windows的文件传输
• 二、NVIDIA Driver
• • 1. 找到显卡型号，到nvidia geforce驱动下载并安装对应的驱动
  • 2. WSL2 Ubuntu下使用“nvidia-smi”命令查看更新后的版本号
• 三、CUDA与Pytorch安装
• • 1. 下载安装CUDA Toolkit

WSL，即Windows Subsystem for Linux（Windows下的Linux子系统），可以免去双系统安装的复杂性，使Linux系统依附于Windows运行。最新的WSL2支持了GPU加速运算，对搞深度学习的是件不错的事。

一、WSL的安装

1. 首先去windows官网查看安装方法

windows下WSL安装linuxu系统
按下组合键“WIN+X”，打开管理员模式的命令行，

安装命令：
wsl --install -d # 将更换成想要的版本，例如：ubuntu-20.04

安装完毕并重启系统，设置好Ubuntu用户后，使用命令：

查看已安装的系统、状态、使用的wsl版本。

2. WSL与Windows的文件传输

在Windows资源管理器地址输入：\\wsl$

可以查看以及操作WSL内的文件。
而在WSL中，进入目录/mnt，

二、NVIDIA Driver

WSL2 Ubuntu系统的NVIDIA驱动版本与Windows系统中的NVIDIA驱动版本一致，升级驱动只需要升级Windows下的驱动即可随之更新。

1. 找到显卡型号，到nvidia geforce驱动下载并安装对应的驱动

官方GeForce驱动程序 | NVIDIA

2. WSL2 Ubuntu下使用“nvidia-smi”命令查看更新后的版本号

三、CUDA与Pytorch安装

注：WSL只有CUDA 11.x版本支持
首先贴出官方文档，英文的，很全，希望自己琢磨的可以看这个自行进行安装，比如如何使用自己早就在Windows安装好的CUDA 11.x等等，我在这里只会提到我用到的CUDA Toolkit的新安装方法。

1. 下载安装CUDA Toolkit

可直接去官网下载所需版本：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如果你的显卡支持11.4,也可直接运行下述语句：
下载CUDA：