205-06-26 Python&深度学习1——安装Anaconda与PyTorch库（Win11+WSL2+Ubuntu24.04版）

发布于：2025-06-28 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

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本文配置：

  • win11 + wsl2 + Ubuntu24.04
  • Pycharm 2025.1.2
  • Python3.13 + Pytorch2.7.1 + cu128

1 安装 wsl

1.1 开启 Windows 支持

  1. 打开 windows 菜单，搜索“控制面板”并打开。

    image-20250626004952295

  2. 点击“程序” -> “启用或关闭 Windows 功能”。

    image-20250626005234637

  3. 勾选以下选项，并点击确定。

    • Hyper-V（WSL 基于此功能工作，win11 家庭版没有该选项，安装步骤见后文）
    • Windows 虚拟机监控程序平台（也称“虚拟机平台”，若出现也需勾选）
    • 适用于 Linux 的 Windows 子系统
    image-20250626005451383

  4. 确定完成后，需重启系统才能生效。

    image-20250626005847608

​ Win11 专业版提供了 Hyper-V 功能，但 Win/11 家庭版却没有该功能。

​ Win/11 家庭版安装 Hyper-V 参考安装链接如下：

1.2 安装 wsl

  1. 打开 windows 菜单，搜索“Windows PowerShell”并打开，输入如下命令验证是否安装成功。

    wsl
    image-20250626012353023

  2. 提示需要更新 wsl，继续输入如下命令进行更新。

    wsl --update
    image-20250626012332693

  3. 输入如下命令查看 wsl 支持的 Linux 版本。

    wsl --list --online
    image-20250626012803365

  4. 选择需要安装的发行版，输入命令格式如下。本文使用 Ubuntu-24.04：

    wsl --install -d <DistributionName>
    • DistributionName：Linux 系统的名称。

    这里需要保持网络通畅，建议不开梯子直接下载。

    image-20250626013510761

  5. 安装完成后，提示需要创建用户，这里输入你的用户名与密码。

    输入完成后，默认进入 Ubuntu 系统中。

    image-20250626014108730

  6. 输入如下命令，退出 Ubuntu 系统：

    exit

1.3 移动 wsl 至其他盘

​ wsl 默认安装在 C 盘，最好移动到其它盘。

  1. 输入如下命令，导出系统镜像。

    wsl --export <DistributionName> <ExportPath>
    • DistributionName：Linux 系统名称。
    • ExportPath：导出的文件路径。
    image-20250626020853315

  2. 依次输入如下命令，先注销原有的 Linux 系统，再重新导入并指定存放位置。

    wsl --unregister <DistributionName>

wsl --import <DistributionName> <ExportPath> <ImportPath>
    • DistributionName：Linux 系统名称。
    • ExportPath：导出的文件路径。
    • ImportPath：重新存放的路径。
    image-20250626020641194

​ 操作完成后，Linux 系统映像文件存储到了 E 盘，并创建了一个 ico 图标文件。

image-20250626021015597

1.4 其他事项

  1. 直接启动

    在 win 菜单下输入 Ubuntu 即可直接启动：

    image-20250626022341821

  2. 文件互访

    • WSL -> Windows

      在 /mnt 路径下可访问 Windows 盘。

      image-20250626024101529

    • Windows -> WSL

      打开文件资源管理器，点击 Linux 小企鹅图标即可访问 WSL 文件系统。

      image-20250626021200606

  3. 其他常用命令

    • win 下：
      • wsl：进入 Linux 子系统。
      • wsl -l -v：查看已安装的 Linux 状态和版本。
      • wsl --shutdown：终止所有正在运行的 Linux。
    • wsl 下：
      • exit：退出当前子系统。
    image-20250626024915215

  4. 网络通信

    因为网络问题，在 WSL2 中配环境时通常会非常缓慢甚至失败，这是因为 wsl 默认采用 NAT 模式。

    image-20250626225248675

    在开始菜单中搜索“WSL Settings”，在“网络” -> “网络模式”处选择“Mirrored”即可。

    相关参考链接：在 WSL2 中使用 Clash for Windows 代理连接 - East Monster 个人博客。

2 安装 Anaconda

  1. 进入 Anaconda 下载官网：Download Now | Anaconda。右键 Linux 的 Installer 选项，选择“复制链接”。

    image-20250626025325403

    这里选择安装 Miniconda。

  2. 进入 wsl，输入如下命令安装 Miniconda：

    wget <CopyLink>
    • CopyLink：步骤 1 中复制的链接。
    image-20250626025707260

  3. 输入命令 ls，查看当前目录下已经下载 .sh 文件。输入以下命令开始安装，并按回车确定。

    sh <FileName>
    • FileName：下载的文件名。
    image-20250626025814886

  4. 输入“yes”同意使用条款。

    image-20250626030019645

  5. 接下来选择安装路径，可以输入指定安装路径。直接回车使用默认路径即可。

    image-20250626030124962

  6. 输入“yes”回车，这将使 conda 自动修改你的 shell 配置文件，以便在终端启动时自动激活 conda 环境。

    image-20250626032147188

    到此，Miniconda 安装完成。

3 安装 Python 环境

3.1 创建 Conda 环境

  1. 重启 wsl，使得进入时拥有 conda 环境。

    image-20250626032508630

  2. 输入以下命令，创建 DL（DeepLearning） 环境，这里指定 Python 版本为 3.13。

    conda create -n DL python=3.13
    image-20250626032637141

  3. 输入以下命令，进入 DL 环境。

    conda activate DL
    image-20250626032751029

3.2 安装 Pytorch 库（gpu）

  1. 运行以下命令，查看本机所支持的最大 CUDA 版本，本文是 12.9。

    nvidia-smi
    image-20250626032808678

  2. 进入 Pytorch 官网：Get Started，选择对应的 Pytorch 版本，复制命令行。

    ​ 注意 CUDA 版本不要超过步骤 1 中本机所支持的最大版本。例如，本文电脑 CUDA 最高支持 12.9 版本，因此选择一个低于 12.9 版本的即可。

    本文所选的配置如下：

    image-20250626031545109

  3. 将步骤 2 中复制的命令行粘贴到 wsl 中回车运行，等待安装。

    image-20250626032836398

    现在，安装 Pytorch 库时，会自动下载包含 CUDA 和 cuDNN 的预编译包，因此不用手动安装。

    image-20250626034322188

  4. 输入 Python 命令进入 Python 环境，依次运行下面 2 行代码：

    import torch

torch.cuda.is_available()

    输出结果为 True，则安装成功。

    image-20250626034732397

4 安装 Pycharm

4.1 Toolbox App 安装

  1. 进入 Jetbrains 官网：https://www.jetbrains.com.cn/，点击 Toolbox App 下载并安装。该软件只能安装在 C 盘，因此安装时一路同意即可。

    image-20250312002302815

  2. 打开 Toolbox App，点击进入设置

    image-20250626035443195

  3. 在“工具”一栏设置 Pycharm 安装路径。

    image-20250626035514760

4.2 安装 Pycharm

  1. 返回 App，选择 Pycharm 安装。

    image-20250626035547809

  2. 下载完成后，点击 Pycharm，选项默认即可。

4.3 配置 Pycharm

  1. 进入左侧栏“远程开发”，选择“WSL”，点击“新建项目”。

    image-20250626035732523

  2. Pycharm 自动识别 WSL，点击“下一页”。

    image-20250626035832858

  3. Pycharm 会在 wsl 中下载一个客户端进行远程通信，此选项建议：

    • IDE 版本：

      选择稳定版，不选 EAP 版本。

    • 项目目录：

      在用户目录下新建目录 python_project 用于存放所有 python 项目，并在其下新建一个文件夹作为当前项目。

    配置完成后，点击“下载 IDE 并链接”（注意开启 wsl）。

    image-20250626040356513

  4. 重新配置 wsl 中的 Pycharm。

    image-20250626041314626

  5. 进入项目后，看见左上角有 Linux 子系统名称标识远程连接。

    image-20250626041509910

  6. 进入“设置” -> “项目：你的项目” -> “Python 解释器”，点击右侧“添加解释器” -> “添加本地解释器”。

    image-20250626041751546

  7. 依次选择如下：

    • 环境：选择现有。
    • 类型：Conda。
    • Conda 路径：已自动识别。
    • Conda 环境：DL。
    image-20250626041924250

    点击确定后，到此环境已配置完成。

5 测试验证

  1. 修改 “main.py” 文件，内容如下：

    # This is a sample Python script.

# Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code.
# Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings.

import torch

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    print(torch.__version__)
    print(torch.cuda.is_available())

# See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/

  2. 运行，得到 torch 版本为 2.7.1+cu128，且输出 True，则环境配置成功！

    image-20250626042209342

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