首先在启用或关闭wwindows功能中启用Linux虚拟化平台等等
在这里插入图片描述
在微软商店中安装不同版本的Ubuntu，如果使用深度学习训练，建议使用20.04，别的版本会有显卡软连接问题，后续会提到。
安装完成，设置完用户名和密码，即可使用。
显卡驱动都可安装，需要配置驱动信息，类似于Windows的环境变量。
还有就是wsl的 卸载问题，直接卸载，在本机还是有保留。完整卸载如下：
查看所拥有的子系统列表
在power shell中操作
wsl --list
删除你要删除的版本
wsl --unregister Ubuntu-24.04
所遇到的问题，在模型训练中：
Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file
有两种解决方法：
修复软连接问题
cd /usr/lib/wsl/lib/
backup
sudo mv libcuda.so.1 libcuda.so.1.bak
sudo mv libcuda.so libcuda.so.bak
symbolic link
sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so.1
sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so
sudo ldconfig
这种方法可以暂时性解决，但是电脑死机后，就失效，得反复操作这个命令。（不知道是不是因为这个原因导致电脑死机？疑问）
这个是原博主连接：修复软连接
直接连接
只需在 .bashrc 中添加以下内容：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib:$LD_LIBRARY_PATH
确保您的库位于 /usr/lib/wsl/lib 中，您可以运行
ldconfig -p | grep cuda
目前来看是可以使用，等到电脑在突然死机，再进行实验。
贴上连接： .bashrc
WSL使用Windows的代理
1.加上这个可以正常代理并且使用vscode连接wsl2开发
在Windows中的C:\Users目录下创建一个.wslconfig文件，然后在文件中写入如下内容
[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual
networkingMode=mirrored
dnsTunneling=true
firewall=true
autoProxy=true
链接
2.现在不用手动开关了 修改一下.wslconfig文件就能自动开启代理了，以下是我的配置文件，修改前需要在powershell运行 wsl --update --pre-release
[wsl2]
nestedVirtualization=true
ipv6=true
[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual # gradual | dropcache | disabled
networkingMode=mirrored
dnsTunneling=true
firewall=true
autoProxy=true
这个是微软官方配置描述WSL高级配置
现在新版的win界面可以调WSL的配置信息，如内存、存储空间、代理等等
个人认为WSL挺好用，但是跑深度学习可能会出现小问题。跑正常的Docker和项目啥的都挺好。
