新版 WSL#
- 访问商店获取 Windows Subsystem for Linux
wsl --version直接跳转到4. 安装 Docker过时教程害人- 如果已经执行了第 2、3 步，更新后需要再执行
wsl -s docker-desktop切换回正确的 distro - 关闭 Hyper-V，只开启 WSL 和 虚拟化平台 两个可选功能
netsh winsock reset然后重启
开启 Hyper-V by 壹佰#
- 将下面内容复制到文本文件中，然后将文件命名为 Hyper-V.bat，然后以管理员身份运行，运行完成后重启电脑（可能需要 BIOS 中开启处理器虚拟化支持）。
pushd "%~dp0"
dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
del hyper-v.txt
Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL
- 使用 PowerShell 启用 Hyper-V，以管理员身份打开 PowerShell 控制台，运行以下命令：
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Hyper-V -All
安装 WSL2 by Ali7&MS#
- 应用商店搜索 Ubuntu 22.04.2 LTS 并安装（可以不装）
- 开启 Windows Subsystem for Linux
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
- 开启虚拟机特性
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
- 下载并安装 WSL2 更新包
- 将 WSL2 设置成默认
wsl --set-default-version 2
- 运行商店中安装的 Ubuntu 22.04.2 LTS （可以不装）
安装 Docker Desktop by 追逐时光者#
- 下载 Docker Desktop Installer
- 换源，在系统右下角托盘图标内右键菜单选择 Settings，打开配置窗口后左侧导航菜单选择 Docker Desktop。编辑窗口内的 JSON 串：
{
"builder": {
"features": {
"buildkit": true
},
"gc": {
"defaultKeepStorage": "20GB",
"enabled": true
}
},
"experimental": false,
"registry-mirrors": [
"https://hub-mirror.c.163.com/",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn/"
]
}
- 测试，Powershell 中运行
docker run hello-world
调用 nvidia by 无人知晓&bpq#
- Ubuntu 22.04.2 LTS 中 运行
nvidia-smi
- 右键卸载 Ubuntu 22.04.2 LTS，
wsl -l -v保证有 docker-desktop 和 docker-desktop-data 就行 - Powershell 中运行
docker pull anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 - 启动容器并测试 cuda
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 --rm -it --name torch --gpus all anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash
python
import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号
- 测试网络访问，注意
-p 0.0.0.0
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 --rm -it --name torch --gpus all anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 python -m http.server 8001
conda by bpq&LATLAJ#
mkdir data # G:\data
docker run -p 0.0.0.0:8001:8001 -it --name torch --gpus all -v //g/data:/app/data anibali/pytorch:2.0.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash
conda init # 然后退出 bash
docker start torch
docker exec -it torch /bin/bash
conda install nano -c conda-forge
nano ~/.condarc
jupyter#
conda create -n jupyter jupyter notebook -c conda-forge
conda activate jupyter
jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8001
jupyter notebook --generate-config
nano ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
jupyter notebook # http://localhost:8001/lab?token=limour
c.ServerApp.ip = '*'
c.ServerApp.port = 8001
c.ExtensionApp.open_browser = False
c.ServerApp.token = 'limour'
添加内核#
conda activate base
conda install ipykernel -c conda-forge
python -m ipykernel install --user --name pytorch
快速启动：docker exec -it torch /home/user/micromamba/envs/jupyter/bin/jupyter notebook