在Ubuntu\WSL系统上配置PyTorch (Linux+Anaconda+PyTorch-GPU)

一、NVIDIA显卡的安装

因为WSL和Windows的显卡驱动不能互通，所以在子系统上需要重新下载驱动
先查看Windows的显卡配置，在Windows终端中的指令为：

nvidia-smi

根据这个去NVIDIA官网下载对应的驱动Official Drivers | NVIDIA
更具体的操作参考Linux安装显卡驱动、annaconda和CUDA（超详细）-CSDN博客

二、Pytorch的下载

2.1 下载Anaconda3
一般采用wget方式直接从Linux拉取较稳定的版本，可以进入官网Download Now | Anaconda
在下载地址点击右键复制链接，替换下方指令中的版本号即可
然后在本地安装

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

2.2 构建虚拟环境
需要对照pytorch\python的版本对应关系，确定兼容性比较强的Python版本，多次经验教训得出：3.8 yyds!
但是现在最新的cuda 12.8要求python>=3.9

conda create -n py_gpu python=3.8.5

2.3 下载pytorch

在这一步之前最好先把pip下载了，不然后面极有可能出错（有一次遇到pip一直指向全局路径，在虚拟环境里根本不起作用，只好全部推翻重来）：

conda install pip

#查看pip位置
which pip

#如果是指向当前虚拟环境下的pip,则配置正确

最方便的方法就是通过官网的指令下载，一般推荐使用conda下载，根据自己的系统、CUDA版本生成指令，官网链接Start Locally | PyTorch
默认的官网下载源会比较慢，两步加速（这里只是添加了anaconda的镜像源，完整的Ubuntu仓库镜像源要区分版本来着）：

#1.取消默认官网下载
在生成的下载指令中删除"-c pytorch"

#2.添加anaconda国内镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

#3.添加Ubuntu仓库镜像源
# 备份
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.back

# 编辑 
vim /etc/apt/sources.list

# 替换为阿里云镜像源
deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

全部下载完成以后，进入虚拟环境测试：

conda activate py_gpu

#看一下pytorch能不能用
#注意测试指令中都用的是"torch"

python
import torch
#不报错说明torch安装成功

torch.cuda.is_available()

#返回 TRUE
#说明gpu版本的pytorch可以正常使用

PS.这个过程中一定要注意环境的归属
1.用户：以前没有注意过，默认用户root，还有一个自己取名的用户，可以配置默认打开的用户，要注意anaconda环境配置在哪个用户下，我就是在这里卡了很久，明明安装了anaconda居然找不到。如果使用的不是root用户，可能会出现修改了代码无法保存的情况，需要给对应的工作目录添加用户权限：

sudo chown -R username /path/to/working/directory

2.虚拟环境：anaconda安装好以后会在用户前面显示，一定要注意隔离环境，在具体的虚拟环境下配置pytorch,查看所有虚拟环境指令如下：

conda env list

三、在WSL中打开VScode运行代码

VScode仅需要安装在Windows系统下，安装微软官方推荐的Remote-Development插件就能直接在Windows系统下使用Linux内核运行程序
直接在WSL的终端下输入/displaystyle.png)：

code .

如果打不开，检查一下路径

sudo vim ~/.bashrc

在.bashrc文件最后看一下路径，需要添加：

#根据VScode在本地的下载路径,'mnt'这里是wsl在windows系统下的挂载目录
export PATH="$PATH:/mnt/d/Microsoft\\ VS\\ Code/Code.exe"
alias code='/mnt/d/Microsoft\ VS\ Code/bin/Code'
|
#如果anaconda安装了找不到，也有可能是路径问题,根据具体的路径修改
export PATH=/home/u/anaconda3/bin/:$PATH

#修改了配置要重启文件
source ~/.bashrc

最后调整一下解释器，选择虚拟环境下的python，然后打开终端确认一下环境

四、补充可视化桌面端配置

4.1 WSL: xlaunch+xfce4
因为WSL默认安装的是终端，需要自己配置桌面，尝试了几种方法以后，终于使用xfce4可以看到可视化桌面了
具体步骤参考WSL2+Ubuntu22.04+图形化界面安装 - 哔哩哔哩
关键的启动代码如下：

#在 Ubuntu 终端中设置 DISPLAY 环境变量：
export DISPLAY=$(awk '/nameserver / {print$2; exit}' /etc/resolv.conf 2>/dev/null):0

#使用sudo 启动 Xfce 会话：
sudo startxfce4 

但是仍然有点问题，发现xfce4一段时间没有任何操作以后会卡死，参考WSL2 Ubuntu + Xfce4 一段时间 Xfce4 卡死不动_ubuntu无法启动xfce4-CSDN博客
通过卸载锁屏应用解决问题

4.2 服务器: xdrp+gnome

因为服务器一般已经安装好gnome图形化界面了，所以主要通过xrdp在windows端实现远程访问

主要参考详解如何在Ubuntu 20.04上安装Xrdp服务器(远程桌面)_Ubuntu_服务器之家

#下载xrdp后会自动运行
sudo apt install xrdp

#添加用户群组
sudo adduser xrdp ssl-cert

#重启xrdp
sudo systemctl restart xrdp

#允许访问
sudo ufw allow 3389

在windows端打开远程桌面连接程序
法一：在 Windows 搜索栏输入“remote”
法二：win+r键+mstsc

可能还有黑屏的情况，参考完美方案——解决XRDP连接黑屏，以及桌面优化！ - 知乎可以解决
但是相比xfce4明显启动慢很多

撒花！