WSL2下配置Anaconda、Pytorch、Jupyter Notebook

和原生Linux下配置环境基本一致

1.Anaconda安装

去Anaconda的官网寻找最新的安装包，但这种方法下载速度太慢，可以寻找国内的源，如清华源，输入以下命令

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

然后使用bash命令即可成功安装

bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

创建一个虚拟环境来安装Pytorch

conda create -n torch python=3.9

启动环境

conda activate torch

关闭环境

conda deactivate torch

2.Pytorch安装

Pytorch官网给出了各种OS下的最新版本，电脑装了GPU的话就安装GPU版本的，选择如下，这里CUDA的版本需要自己查一下版本。

输入命令，查看CUDA版本：

nvidia-smi

可以看到这里我的CUDA Version是11.6，将官网的命令修改一下版本即可，注意去掉-c pytorch，这样就可以使用国内源进行下载了，切换清华源如下：

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

安装命令如下：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6

这里有可能会安装为CPU版本的Pytorch，输入以下命令查看已经安装的库

conda list

如果是CPU版本的话，就要去清华源手动下载了，安装GPU版本的pytorch、torchvision

conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.12.0-py3.9_cuda11.6_cudnn8.3.2_0.tar.bz2
conda install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/torchvision-0.13.0-py39_cu116.tar.bz2

安装完毕，验证是否安装成功

import torch
print(torch.cuda.is_available()) #输出True即为安装成功

3.Jupyter Notebook安装

安装Jupyter Notebook比较简单，直接在新创建的torch环境中，输入以下命令

conda install jupyter notebook

添加内核

python -m ipykernel install --user

插件扩展

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions 

安装主题

conda install jupyterthemes

一顿操作后，启动Jupyter Notebook时，发现无法显示网页链接，于是查看Jupyter Notebook配置，输入以下命令

jupyter notebook --generate-config

找到配置文件所在位置，找到jupyter_notebook_config.py，打开并搜索此句

#c.NotebookApp.notebook_dir = ''

在该语句下面添加

import webbrowser
webbrowser.register('edge',None,webbrowser.GenericBrowser(u'your webbrowser path'))
c.NotebookApp.browser = 'edge'

之后启动Jupyter Notebook，输入

jupyter notebook

即可显示网页链接

这样就可以愉快的使用Jupyter Notebook啦！！！

以上