使用wsl搭建深度学习环境

毕业设计是基于Transformer的点云语义分割技术，但是前段时间图方便使用windows系统搭建环境，在编译参考文献中一个模型的依赖时出现了难以解决的问题，在学长的建议下，决定使用wsl搭建一个linux系统的深度学习环境。

安装wsl

这部分参考了 windows 11安装wsl2，ROS以及窗口可视化 这篇教程，这个网站里还有搭建深度学习环境的教程，可以参考
根据微软官方的文档搭建好wsl即可

安装anaconda

anaconda的好处在于可以自定义不同的环境，每个环境中只安装想要使用版本的pytorch以及一些模块即可，避免因为版本原因导致项目出问题。
在anaconda官网中找到Linux版本的下载链接，wget下载下来然后sh运行下载文件中的脚本即可安装。
如果你也手残在提示是否添加环境变量时输入了 no，使用~/anaconda3/bin/conda init以及source ~/.bashrc命令来挽救

新建环境

安装好了anaconda后当然是要新建一个环境了，使用conda create --name=envname python==x.xx来创建新的环境，然后conda activate envname来激活你创建的环境

安装模块

进入到新的环境之后就可以用conda或者pip在环境中安装想要的模块了，想要安装pytorch在官网上复制链接即可。