WSL2 安装 CUDA（Win11）_wsl2安装cudnn

WSL2 安装 CUDA（Win11）

1.安装WSL的CUDA驱动

驱动下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl 选好你自己的显卡类型

下载完成后直接默认安装就行

2.安装WSL2

如果要卸载以前版本

wsl --list
wsl --unregister Ubuntu-18.04
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打开微软商店搜索ubuntu18，或ubuntu20，我安装的是20.04.5，直接下载就行，会自动安装，大概200M

在你的开始菜单里面找到刚刚安装的ubuntu18，单击打开，有可能会遇到以下错误：

错误1：

Please enable the Virtual Machine Platform Windows feature and ensure virtualization is enabled in the BIOS.
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解决办法：

先查看bios的cpu下的虚拟机是否打开。按F2或DEL进入bios，高级模式

PowerShell管理员，输入完重启

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
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错误2：

WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc
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解决办法：

下载最新的wsl安装包，直接运行安装即可：https://wslstorestorage.blob.core.windows.net/wslblob/wsl_update_x64.msi，安装完重启

错误3：

Installing, this may take a few minutes...
Installation Failed!
Error: 0x8007019e
Press any key to continue...
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解决办法：

未安装windows子系统支持

管理员身份打开powershell

输入：Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux

回车，输入Y，重启

再次打开ubuntu18，换源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo chmod 777 /etc/apt/sources.list
sudo vim /etc/apt/sources.list
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在vim的命令模式下键盘上下左右换位置，一直按↓或→
按 i 变成编辑模式，把下面内容复制粘贴进去，右键点一下粘贴
先按ESC退回到命令模式，按 :wq 进行保存，若误操作，则:q! 强制退出不保存

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
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更新一下包

sudo apt update
sudo apt upgrade
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2.1安装cuda、cudnn

参考链接https://blog.csdn.net/xautzxc/article/details/107610353
我的显卡是rtx3060，还是安装的cuda11.1，下载的gcc版本是9.4

2.1.1安装cuda

首先进入cuda官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我选的是11.1.0版本

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
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sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-1-local_11.1.0-1_amd64.deb
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sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-1-local_11.1.0-1_amd64.deb
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sudo apt-key add /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-1-local/7fa2af80.pub
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sudo apt-get update
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sudo apt-get -y install cuda
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添加环境
输入

vi ~/.bashrc
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按i键开始插入内容
按↓键滑到文末，复制以下内容

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
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再按esc键
输入:wq即可保存退出。
测试是否成功

nvcc -V
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2.1.2安装cudnn

进入官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
我选择的是8.5.0

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/52cc69636a1c4c1e91fee9c3e6cfcc98.png

解压
xz -d ***.tar.xz
tar -xvf ***.tar
将解压后的文件改名为cuda

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

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最后测试
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cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
···

3.安装Miniconda

一行一行输入
# 切换到用户目录
cd ~
# 下载miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 修改运行权限
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 运行安装脚本
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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一直按回车，在需要输入yes的时候输入yes

添加环境变量

vim ~/.bashrc

export PATH=/home/alex_ty/miniconda3/bin:$PATH
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关闭WSL重新打开就能看见base环境

conda换源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --set show_channel_urls yes
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pip换源

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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4.搭建Pytorch环境

创建环境

conda create --name p8t19 python=3.8
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激活环境

conda activate p8t19
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安装

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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5.验证是否能使用GPU

python
import torch
torch.cuda.is_available()
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返回True即搭建成功匹配