WSL2+miniconda+Jupyter notebook

win11下构建的开发环境，顺便熟悉一下Linux下的开发

cuda、cuDNN可以直接在win下处理，会直接集成到WSL2，可用nvidia-smi查看相关信息

WSL2安装

minicond安装

conda包含了包管理和环境管理，很方便

# 免不了 conda 换源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
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/
conda config --set show_channel_urls yes

Jupyter

conda create -n gpu-py3.10 python=3.10 创建新环境

conda env list 查看环境列表

conda activate gpu-py3.10 激活环境

conda install jupyter notebook 下载jupyter

jupyter notebook 启动jupyter，win下可直接用浏览器访问其界面

一些包的安装

PyTorch（注意cuda还是cpu版，很多时候用不了cuda可能是pytorch包弄错了）

scikit-learn:conda install -c conda-forge scikit-learn

都用包管理器来处理即可，装的时候在哪个环境下别弄错，pip或者conda都行

wsl2走代理

clash最简单的一个方式

Service Mode + TUN Mode