踩坑笔记：WSL2安装CUDA记录

618购入了一张RTX 3060显卡，可以开始愉快的炼丹了。深度学习最正确的姿势当然是装双系统，然后在Linux下进行开发。但听说NVIDIA从去年开始在Windows 10开发版上支持了WSL2调用GPU资源，也就是说配置好之后，就能边用Windows，边用CUDA跑训练，这样再也不用频繁的重启电脑切换系统了，听起来很不错的样子，于是开始踩坑。

主要参考资料

安装过程

安装过程主要参考微软和NVIDIA这两篇文章，照着步骤一步一步做下来就好了，总结流程如下：

注册Windows预览体验计划，加入Dev渠道，升级开发者预览版
安装预览版GPU驱动程序（需要注册NVIDIA账号下载）
安装WSL2，和具体的Linux发行版本（只在Ubuntu18.04上安装成功了）
进入WSL2，安装CUDA ToolKit
测试CUDA ToolKit是否安装成功
安装NVIDIA Container Toolkit
测试Dockers是否安装成功
Finish

具体遇到的一些问题

Windows预览体验计划页面空白，刷新不出来？

设置--隐私--诊断和反馈--诊断数据：勾选可选诊断数据。如果还是刷新不出来，把诊断数据下面的改进墨迹书写和键入的开关打开。

Ubuntu20.04无法通过apt-get安装CUDA Toolkit？

装好WSL2后，一开始装的是Ubuntu20.04的发行版本，无法通过apt-get安装cuda toolkit，可能是自己配置为问题，具体原因未排查。NVIDIA教程中使用的是Ubuntu18.04版本，切换后安装正常。

Win10商店无法安装Ubuntu发行包，点了安装无反应？

怀疑是微软的BUG，官网有重置应用商店的方法，但自己试了没用。可以通过手动下载 .AppxBundle 文件，然后双击运行安装。

Ubuntu18.04在Windows商店中的网址：https://www.microsoft.com/zh-cn/p/ubuntu-1804-lts/9n9tngvndl3q

应用链接转换网址：https://store.rg-adguard.net

复制Ubuntu18.04的地址进行转换，下载对应的文件：CanonicalGroupLimited.Ubuntu18.04onWindows_1804.2020.824.0_neutral_~_79rhkp1fndgsc.appxbundle

下载比较慢的可以用FDM，IDM这类软件进行下载

Dockers版本问题？

NVIDIA文档中说 NVIDIA Container Toolkit还不支持Docker Desktop WSL2版本，应该用以下指令安装标准版的Docker-CE

curl https://get.docker.com | sh

pip更换国内源方法？

建议更换，下载速度快很多，自己用的是阿里云的，其他国内的源也可以。

复制/etc/apt/sources.list文件备份，删除里面的内容并替换成：

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

退出，source一下

anaconda换源方法？

建议更换成国内的源，下载速度快很多，自己用的是清华源，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda

复制用户根目录下.condarc文件备份，删除里面的内容并替换成：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

安装pytorch出现下载错误？

在pytorch官网选好对应的配置，复制conda指令安装，cudatoolkit下载失败的可以在指令后面加 -c conda-forge

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia -c conda-forge

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