WSL2 + Ubuntu22.04 搭建 YOLOv11 环境全攻略

新到手一台服务器，记录一下自己安装WSL2 Ubuntu22.04并搭建YOLOv11环境的过程，全文无原创，与别人雷同那就是我抄别人的。本人小白，有错误之处请指出。

一、查看系统版本

按 Win+R ，输入 winver ，回车，弹窗将显示 Windows 版本和 Build 号。如图，我这台服务器的版本是22H2。

 Windows11

• 默认支持WSL2，无需额外检查。
• 推荐版本：22H2或更高，以支持systemd和WSLg（GUI应用支持）。

Windows10

• 最低要求：1903版本（Build 18362）或更高。
• 推荐版本：20H2或更高，以获得更好的性能和功能支持。

若版本不符合要求：

• 打开设置 ＞Windows更新检查更新 。
• 或使用Windows10更新助手进行升级。

二、安装 WSL2+Ubuntu22.04

作者采用的是一键安装：

打开 PowerShell ，输入以下命令：

wsl --install -d Ubuntu-22.04

 等待几分钟后会让你输入用户名（Enter new UNIX username）和密码（new password）,密码要输入两遍（Retype new password），输入密码的时候不会显示出来，你只管输，输完了按回车键。作者输入的username是rtt，下图就是顺利装好Ubuntu 22.04的样子。

注：作者原本使用的是 wsl --install 这条命令，但是安装的是最新版的 Ubuntu24.04 ，使用命令 wsl --unregister Ubuntu 卸载24.04，然后重新执行上面这条命令就可以了。

 确认 WSL 是否安装成功，可在 PowerShell 运行 wsl --version 检查版本信息。

三、将 Ubuntu22.04迁移到D盘

1.导出当前 Ubuntu 实例

先在D盘新建一个名叫 wsl 的文件夹，然后打开 PowerShell，运行：

wsl --export Ubuntu-22.04 D:\wsl\ubuntu22_backup.tar

2.注销旧的实例

依旧是在 PowerShell 里运行：

wsl --unregister Ubuntu-22.04

3.重新导入到 D 盘

还是在 PowerShell 里运行：

wsl --import Ubuntu-22.04 D:\wsl\ubuntu22 D:\wsl\ubuntu22_backup.tar

4.启动你的 Ubuntu

继续在 PowerShell 里运行：

wsl -d Ubuntu-22.04

5.验证是否成功迁移

1. 查看是否已经运行新实例：

在 PowerShell 里运行：

wsl --list --verbose

应输出：

Ubuntu-22.04    Running    2 

2. 查看是否真的在 D 盘

打开 D:\wsl\ubuntu22，你会看到有 Linux 文件系统目录，如：

rootfs
ext4.vhdx

四、安装 Miniconda 

1. 下载 Miniconda 安装脚本

进入 Ubuntu 终端，运行：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2. 安装 Miniconda

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

 一路回车，看到许可协议时输入 yes，然后选择默认安装路径（直接回车即可），最后也选 yes 让它初始化。

3. 让环境生效

source ~/.bashrc

 4. 查看版本

在Ubuntu终端运行下面这条命令，会输出conda版本：

conda --version

 注：这里作者遇到了一个问题，第四步进行安装Miniconda时是在root用户下安装的，不是一开始作者输入的username，导致Miniconda只装在了root下面。

解决方式是用 rtt 用户重新安装一份 Miniconda。

su - rtt  #切换当前 shell 到 rtt 用户（在 Ubuntu 终端执行）
ubuntu2204 config --default-user rtt  #设置默认用户为 rtt（在Powershell里执行）

然后重新进行第四步安装 Miniconda。

五、创建 Conda 环境

创建一个用于 YOLOv11 的环境（命名为 yoloenv ）：

conda create -n yoloenv python=3.10 -y
conda activate yoloenv

 六、安装 PyTorch

在 Ubuntu 终端输入：

nvidia-smi

这里可以看到服务器支持的最高版本是 CUDA 12.7，作者这里装的是CUDA 12.1，对应 PyTorch 安装命令如下：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

 安装完成后测试是否启用 GPU，返回 True 就说明你可以在 WSL2 中使用 GPU 训练。

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

七、安装 YOLOv11（Ultralytics）

在Ubuntu终端执行：

pip install ultralytics

八、安装PyCharm

使用 WSL2 的 Ubuntu22.04 没有 GUI 界面，不便于查看文件，作者选择安装PyCharm。

官网链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download

安装完成后，现在需要能让 PyCharm 连接 WSL2。

1.打开Ubuntu终端，新建文件夹

 mkdir -p ~/yolov11

2.进入 PyCharm，打开现有项目，浏览到：

\\wsl.localhost\Ubuntu-22.04\home\rtt\yolov11

 成功打开如图。

3. 设置解释器为 Conda 环境 yoloenv 

点击右下角的解释器：/usr/bin/python3，选择添加新的解释器，选择 WSL

点击下一步。

左侧选择 Conda 环境 ，右侧选择使用现有环境 > yoloenv > 创建。

这样就创建好了！