参考：搭建Windows Linux子系统（WSL2）CUDA环境
参考：深度学习环境配置 Windows+WSL2

1 安装WSL2

WSL 官方安装指南
以管理员身份打开 PowerShell ，运行代码：

wsl --install

安装后打开Ubuntu（我这边安装的是Ubuntu 20.04.6 LTS），如果出现以下报错
Windows11 WSL 打开Ubuntu 报错 WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc

使用以下代码可以解决

wsl --update

2 配置深度学习环境

1.1 设置用户名、密码

用户名的命名规则：首字母不能大写，组成是子母和数字

1.2 安装cuda

安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=runfile_local

页面底下有有对应的安装代码

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run

如果运行sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run报错
报错： Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
说明没有安装GCC
参考博客：搭建Windows Linux子系统（WSL2）CUDA环境

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install build-essential
# 查看安装的gcc版本
gcc --version

修改WSL安装路径

显然，此时的wsl默认安装在c盘，随着系统的使用，会占用我们C盘的空间，所以我们将其打包放到其它盘去。
1.查看WSL发行版本
在Windows PowerShell中输入命令:

wsl -l --all -v

2.导出分发版为tar文件到d盘
wsl --export Ubuntu-20.04 d:\wsl-ubuntu20.04.tar(Ubuntu修改成你现在的发行版名称)
3.注销当前分发版
wsl --unregister Ubuntu-20.04(Ubuntu修改成你现在的发行版名称)
4.重新导入并安装WSL在d:\wsl-ubuntu20.04（可以修改成你自己想要的目录）

wsl --import Ubuntu d:\wsl-ubuntu20.04 d:\wsl-ubuntu20.04.tar --version 2

5.设置默认登陆用户为安装时用户名

Ubuntu config --default-user Username

6.删除tar文件(可选)

del d:\wsl-ubuntu20.04.tar

1.3 安装Anaconda

直接去Anaconda官网安装
https://anaconda.com/download#downloads

下载，运行。
将下载好的文件拖到

执行

sh <filename>.sh

一路默认，在某个地方它会提示你是否进行conda init(conda初始化)，默认是no，我选择了yes，建议yes。

安装完成后，如果你的shell命令路径前面有一个(base)，说明你已经进入了conda环境，如果没有，输入

source ~/.bashrc

推荐：修改镜像源，不然有的时候慢得离谱。命令如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/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/pytorch/conda config --set show_channel_urls yes

推荐：创建虚拟环境，避免包冲突（我下载的是3.9）

conda create -n <YourVirtualEnvironmentName> python=<PythonVersion, e.g. 3.8>

这个虚拟环境名字不建议太长。进入自己创建的虚拟环境：

conda activate <YourVirtualEnvironmentName>

然后在虚拟环境中安装PyTorch：
https://pytorch.org/get-started/locally/

我安装的

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

至此，就此安装完成！试一试：