Win11中以wsl部署百度Apollo8.0开发环境_wsl apollo

Apollo开放平台8.0版文档中的前期环境配置比较粗糙，不适合wsl的部署，所以写了这篇文章汇总一下部署方法。

1.准备工作

 主要参考了以下文章：

Win10/Win11子系统（二）——深度学习环境搭建：WSL2+Ubuntu20.04+CUDA10.1+pytorch1.8.1+pycharm_努力毕业的W的博客-CSDN博客

在Win11的环境下，Nvidia的驱动程序可以穿透到wsl中，所以我们先在Win11下配置好。

先在Win11下安装好Nvidia的驱动程序，在官网中就能下载（需要邮箱注册），链接如下：

GeForce Experience（简称 GFE）自动更新驱动并优化游戏设置 | NVIDIA

驱动安装后进入命令行中，键入nvidia-smi，就能查看cuda版本，如下图所示：

接着进入下面的网页：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

选择和CUDA Version版本一样的CUDA Toolkit 进行安装，以12.3为例，如下图下载：

在安装过程中的路径最好不要修改，否则出问题时需要记得自己的配置路径。

可以通过nvcc -V或nvcc --version来查看cuda的版本：

通过以下命令查看是否安装好：

以上是执行的命令和对应的输出结果，在安装和运行过程中，注意弹出的信息，很有可能其中一步有警告和报错，这时就需要先检查错误了。

2.wsl安装

主要参考了这篇文章：

Windows安装WSL2并配置nVidia GPU - 知乎 (zhihu.com)

wsl中也是需要配置CUDA的，按照上面这个教程安装即可。

3.安装Docker 

在Win11的系统中，Docker的windows版可以直接连接到wsl中，主要参考了以下文章：

docker | 基于 WSL2 在 Windows 下使用 docker - 知乎 (zhihu.com)

4.安装Apollo环境管理工具

apollo.baidu.com/community/Apollo-Homepage-Document/Apollo_Doc_CN_8_0?doc=%2Fworkspace%2F

在运行 sudo apt-get install -y nvidia-docker2命令时，会有连接问题：

这里的解决方法我用的一个评论老哥的方法：

重新运行后无问题：

接下来就没什么问题了，运行aem start时，网速慢时可能会等待较长时间。