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title: 【记录】win10 通过 docker 调用 nvidia urlname: -ji-lu-win10-tong-guo-docker-diao-yong-nvidia date: 2023-07-23 20:25:19 tags: ['win10', 'docker', 'nvidia', 'jupyter', 'torch']

excerpt: 这段文字主要介绍了如何在Windows系统上安装和配置新版WSL（Windows Subsystem for Linux），以及安装Docker和使用GPU加速等内容。具体步骤包括访问商店获取WSL，安装Docker，关闭Hyper-V，开启虚拟化平台，启用Hyper-V和WSL等。然后介绍了如何安装WSL2、下载Docker Desktop、配置Docker镜像源等。最后还介绍了如何测试网络访问、安装和配置conda环境、启动Jupyter Notebook等操作。

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

更换清华源

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

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新版WSL

开启 Hyper-V by 壹佰

安装 WSL2 by Ali7&MS

安装 Docker Desktop by 追逐时光者

调用 nvidia by 无人知晓&bpq

conda by bpq&LATLAJ

jupyter

添加内核

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