从零开始配置WSL2下的Python开发环境，看这一篇就够了
零、WSL2 简介
WSL2 是 Windows Subsystem for Linux 的第二代，是一个在 Windows 上运行 Linux 的子系统。WSL2 与 WSL1 最大的区别在于 WSL2 使用了真正的 Linux 内核，而 WSL1 则是通过 Windows 内核的适配层来运行 Linux。所以 WSL2 的性能更接近于真正的 Linux 系统。
一、安装 WSL2
1. 启用 WSL 功能
方法一：在 PowerShell 中执行以下两条命令，分别启用 WSL 和虚拟机功能：
1
2
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
方法二：在“运行”中输入 optionalfeatures 打开“Windows 功能”，勾选“适用于 Linux 的 Windows 子系统”和“虚拟机平台”。
之后按照要求重启电脑。
2. 安装 WSL2
下载并安装 WSL2 Linux 内核更新包。这是为了将 WSL1 升级为 WSL2，否则在 WSL2 下安装 Linux 发行版时会出现错误。
在 PowerShell 中执行以下命令，将 WSL2 设置为默认版本：
1
wsl --set-default-version 2
3. 安装 Linux 发行版
在 PowerShell 中输入 wsl -l -o 查看可用的 Linux 发行版：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
$ wsl -l -o
以下是可安装的有效分发的列表。
请使用“wsl --install -d <分发>”安装。
NAME FRIENDLY NAME
Ubuntu Ubuntu
Debian Debian GNU/Linux
kali-linux Kali Linux Rolling
Ubuntu-18.04 Ubuntu 18.04 LTS
Ubuntu-20.04 Ubuntu 20.04 LTS
Ubuntu-22.04 Ubuntu 22.04 LTS
Ubuntu-24.04 Ubuntu 24.04 LTS
OracleLinux_7_9 Oracle Linux 7.9
OracleLinux_8_7 Oracle Linux 8.7
OracleLinux_9_1 Oracle Linux 9.1
openSUSE-Leap-15.6 openSUSE Leap 15.6
SUSE-Linux-Enterprise-15-SP5 SUSE Linux Enterprise 15 SP5
SUSE-Linux-Enterprise-15-SP6 SUSE Linux Enterprise 15 SP6
openSUSE-Tumbleweed openSUSE Tumbleweed
选择一个发行版，执行 wsl --install -d <NAME> 命令安装。例如，安装 Ubuntu 24.04：
1
wsl --install -d Ubuntu-24.04
接下来在弹出的窗口中设置用户名和密码，安装完成后即可使用。
二、配置 WSL2
1. 更换国内镜像源
在 WSL2 中，可以更换软件源为国内镜像（如清华源），提高软件下载速度。
- 清华源：Ubuntu 软件仓库
在 Ubuntu 24.04 之前，Ubuntu 的软件源配置文件使用传统的 One-Line-Style，路径为
/etc/apt/sources.list；从 Ubuntu 24.04 开始，Ubuntu 的软件源配置文件变更为 DEB822 格式，路径为
/etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources。
Ubuntu 24.04 及之前版本
如果你安装的是 Ubuntu 24.04 之前的版本，可以复制清华源的 One-Line-Style 配置到 /etc/apt/sources.list：
1
2
3
cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
vim sources.list
点击 i 进入输入模式，之后将清华源的 One-Line-Style 配置粘贴到 sources.list 文件中，点击 <ESC>，输入 :wq 保存退出。
或者直接在 Windows 系统的资源管理器中打开 \\wsl$\<你的WSL系统名称，如Ubuntu-24.04>\etc\apt 文件夹，编辑 sources.list 文件。
Ubuntu 24.04 及之后版本
如果你安装的是最新的 Ubuntu 24.04，可以复制清华源的 DEB822 格式配置到 /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources：
1
2
3
cd /etc/apt/sources.list.d/
sudo cp ubuntu.sources ubuntu.sources.bak
vim ubuntu.sources
点击 i 进入输入模式，之后将清华源的 DEB822 格式配置粘贴到 ubuntu.sources 文件中，点击 <ESC>，输入 :wq 保存退出。
或者直接在 Windows 系统的资源管理器中打开 \\wsl$\<你的WSL系统名称，如Ubuntu-24.04>\etc\apt\sources.list.d 文件夹，编辑 ubuntu.sources 文件。
2. 安装 Anaconda
在 WSL2 中安装 Anaconda，可以方便地管理 Python 环境。
- 清华源：Anaconda 安装包
- 清华源：Anaconda 软件仓库
下载安装包
在清华源的 Anaconda 安装包页面中，选择 Linux-x86_64 体系下的最新版本下载，如 Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh（可以点击Date右侧的箭头按时间排序）。
在浏览器复制下载链接，使用 wget 命令下载：
1
2
cd ~
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
运行安装脚本：
1
bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
按照提示安装 Anaconda，安装完成后可以使用 conda 命令。
配置 Anaconda 国内镜像源
在清华源的 Anaconda 软件仓库页面中，找到更换为清华源推荐的配置内容：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
将上面的配置粘贴到 ~/.condarc 文件中：
1
vim ~/.condarc
点击 i 进入输入模式，之后将清华源的配置粘贴到 .condarc 文件中，点击 <ESC>，输入 :wq 保存退出。
3. 创建 PyTorch 环境
在 WSL2 中使用 Anaconda 创建 PyTorch 环境。
先查看当前系统的 CUDA 版本：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
$ nvidia-smi
Mon Sep 16 18:28:37 2024
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 545.46 Driver Version: 546.80 CUDA Version: 12.3 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4060 ... On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 37C P8 1W / 140W | 76MiB / 8188MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=======================================================================================|
| No running processes found |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
说明当前系统的 CUDA 版本为 12.3。接着在 PyTorch 官网查看最接近当前 CUDA 版本的安装命令。
- PyTorch 官网：PyTorch 安装指南
1
2
3
conda create -n my_pytorch_env python=3.9
conda activate my_pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia # 此处更换为你在 PyTorch 官网查到的安装命令
安装完成后，可以使用 python 命令进入 Python 环境，使用 import torch 检查 PyTorch 是否安装成功。使用 torch.cuda.is_available() 检查是否支持 GPU 加速。
1
2
3
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
三、配置 VSCode
点击左下角的远程连接图标，选择“连接到 WSL”，选择你的 WSL 系统，VSCode 将会自动连接到 WSL2 中的 Linux 系统。按照要求安装插件，即可在 VSCode 中编写 Python 代码。
四、配置 GitHub SSH Key
由于 GitHub 更新了安全策略，需要使用 SSH Key 连接 GitHub。我们需要在 WSL2 中生成 SSH Key 并手动添加到 GitHub，方可使用 Git 命令。
1. 生成 SSH Key 密钥对
在 WSL2 中执行以下命令生成 SSH Key 密钥对：
1
ssh-keygen -t rsa -C "<your_email_here@example.com>"
按照提示输入文件名和密码（均可留空，直接回车即可），生成 SSH Key。
2. 添加 SSH Key 私钥到 SSH Agent
1
2
eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_rsa
3. 添加 SSH Key 公钥到 GitHub
查看生成的 SSH RSA 公钥：
1
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
RSA 公钥格式为：
1
ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABgQDfZt... your_email_here@example.com
将输出的公钥添加到到 GitHub 的 SSH Key 设置中。
具体位置在：GitHub -> Settings -> SSH and GPG keys -> New SSH Key，将公钥粘贴到 Key 中，点击 Add Key 即可。
4. 测试 SSH Key 连接
测试 SSH Key 是否配置成功：
1
ssh -T git@github.com
如果出现 Hi <your_username>! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access. 说明配置成功。