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2023最新WSL搭建深度学习平台教程（适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)
利用wsl 部署深度学习训练环境，无论是从便捷性上还是性能上均有优势。博主浏览目前wsl配置深度学习环境的各种文章，采坑无数，终于完成了最详细的教程。目前现在很多网上的教程都是老版本的，真的有很多坑！
超详细wsl2安装深度学习环境2025年最新版(cuda11. 8+torch2. 2)-CSDN博客
简要介绍了 Windows 下 WSL 的优势和 WSL 的发展，给出了 WSL 2 的详细安装过程，以及如何在 WSL Ubuntu下搭建深度学习环境，其余则是对 WSL 的一些可玩性的探索。
WSL 2 中搭建深度学习环境 | 鸭梨公共文档
WSL 2 中搭建深度学习环境 WSL 2 也提供了完整的 CUDA 支持，我们可以在 Windows 下享受 Linux 环境下的优势。 1 WSL 2 进行深度学习的最佳实践; 2 条件准备; 3 如何使用; 4 安装 CUDA 容器; 5 在容器内安装深度学习环境; 1 WSL 2 进行深度学习的最佳实践
在WSL2上配置深度学习环境 - 溡沭 - 博客园
wsl --list --online 然后选择版本，深度学习建议ubuntu wsl exe --install ubuntu 安装完毕后会自动启动，以后也可以直接输入wsl启动。 WSL默认将ubuntu安装在系统盘，但提供了快捷的导出和迁移功能。建议迁移出来，方便windows访问linux的文件系统。
深度学习环境配置 Windows+WSL2 - 知乎 - 知乎专栏
记录一下我是如何配置Windows11 + WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 下的深度学习环境的。 Key Words: Linux; Windows; Windows Subsystem for Linux; Deep Learning; CUDA; NVIDIA; Introduction (Motivition):
WSL 中的 GPU 加速 ML 训练 | Microsoft Learn
了解如何使用 NVIDIA CUDA、TensorFlow-DirectML 和 PyTorch-DirectML 设置适用于 Linux 的 Windows 子系统。了解如何将 GPU 加速与 WSL 配合使用来支持机器学习训练方案。
使用WSL2配置深度学习环境（详细版） - CSDN博客
在本教程中，我们将深入探讨如何在WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）上配置深度学习环境，包括安装CUDA、CUDNN、Anaconda，以及如何换源和安装PyTorch。这个过程对于想要在Windows 环境中进行高效且便捷的深度
从零搭建最舒适的Linux深度学习环境WSL2+Pytorch（1）
因此微软开发了适用于 Linux 的 Windows 子系统，称为WSL，可让开发人员按原样运行 GNU Linux 环境 - 包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序。 WSL2是适用 Linux 的 Windows 子系统体系结构的一个新版本，它支持适用于 Linux 的 Windows 子系统上运行 ELF64 Linux 二进制文件。