Win10 机器学习 安装 WSL2 Linux子系统 Ubuntu20.04 CUDA
首先，两种方式得到包含WSL2 的 win10：
首先，两种方式得到包含WSL2 的 win10：
1 下载dev渠道的 win10 insider 的镜像，url入口
https://insider.windows.com/zh-cn/getting-started
用微软账户登录，进入
https://www.microsoft.com/en-us/software-download/windowsinsiderpreviewiso?rfs=1
选择版本就可以下载
2 打开预览体验计划，参加dev渠道的外部测试，就可以从老的19xxx 版本更新到 2xxxx版本
如果已经安装了win10 insider的ISO系统，或者从老系统更新升级了，就可以开始WSL2的配置和安装：
管理员身份打开 powershell, 输入：winver， 版本大于20145的版本才行，19xxx的版本无法使用
第一步：首先必须安装支持 directML 的nvidia驱动，目前版本 470 ，标注有wsl版本的就是，比如名字为：
470.14_gameready_win10-dch_64bit_international.exe
在这里下载：https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download
第二步：添加windows的功能组件：Win10打开『适用于 Linux 的 Windows 子系统』和『虚拟机平台』可选组件，可以用两种方式打开。
方法1
点击：设置 应用 可选功能 更多windows功能
在windows程序功能中打开 虚拟机平台 和 linux子系统，最好不用以下命令行打开：
方法2
有可能导致这两个功能配置不全，不推荐
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
第三步：更新内核组件
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aka.ms/wsl2kernel
https://aka.ms/wsl2kernel
也就是 wsl_update_x64.msi，必须安装
第四步：默认启用第二代 WSL2
管理员模式启动命令行： wsl --set-default-version 2
第五步：如果以前安装有WSL一代，没有就忽略直接商店启动Ubuntu20.04 WSL2
用powershell命令行 wsl -l -v #查看已安装Linux版本和名称，完整命令格式：wsl --list --verbose
用powershell命令行 wsl --set-version Ubuntu 2 #升级到WSL2，其中 Ubuntu 是已经安装的Linux名称，命令格式：wsl --set-version
以前没有WSL1代的，就这样：
打开 微软应用商店store （一定不要经过代理，关闭楼梯），搜索 ubuntu20.04 ，点击获取，大约443MB，下载速度视网络情况，下载完成后会自动启动安装，安装时要求输入一个新的用户名和密码。
store 安装 ubuntu20.04
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第六步：进入ubuntu，新的要求输入用户名和密码要记住，然后 安装cuda，其实这时候ubuntu的显卡驱动已经是nvidia的了；
先更新下系统包，添加c++编译器
sudo apt update
sudo apt install gcc make g++
然后下载nvidia的CUDA（切记不要安装nvidia驱动，以免覆盖WSL2共享驱动）
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.1/local_installers/cuda_11.0.1_450.36.06_linux.run
sudo sh cuda_11.0.1_450.36.06_linux.run
!!!! 切记取消 不要安装 Driver 切记 ，否则会覆盖directML的驱动
第七步：安装cudnn，方法就是wget对应版本，并覆盖到/usr/local/cuda目录中即可
wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.0.5/11.0_20201106/cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
解压
tar -xvzf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
覆盖
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
改权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
第八步：配置 pip 和 设置cuda路径，如果用python做机器学习，可以不管这个，因为tensorflow和pytorch都自己能找到CUDA的位置
sudo apt install python3-pip
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
第九步：安装Python库
pip install tensorflow==2.4.1
等等等等
附加信息：管理WSL的安装版本，及 从 WSL 删除指定的 Linux 发行版
停止 Linux 发行版在 WSL 的运行（）这里以 Ubuntu 18.04 为例：
wsl.exe -t Ubuntu-18.04
wsl.exe --shutdown
wsl.exe -l -v
要删除Ubuntu发行版，查看 Windows 系统已经安装的软件包：
Get-AppxPackage -allusers | Select Name, PackageFullName
删除包
get-appxpackage CanonicalGroupLimited.<发行版名称和版本号>onWindows | remove-Appxpackage