WSL子系统问题集合（继续更新）

WSL安装
首先在启用或关闭wwindows功能中启用Linux虚拟化平台等等

在微软商店中安装不同版本的Ubuntu，如果使用深度学习训练，建议使用20.04，别的版本会有显卡软连接问题，后续会提到。

安装完成，设置完用户名和密码，即可使用。
显卡驱动都可安装，需要配置驱动信息，类似于Windows的环境变量。

还有就是wsl的卸载问题，直接卸载，在本机还是有保留。完整卸载如下：
查看所拥有的子系统列表
在power shell中操作

wsl --list

删除你要删除的版本

wsl --unregister Ubuntu-24.04

所遇到的问题，在模型训练中：
Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object file
有两种解决方法：

修复软连接问题

cd /usr/lib/wsl/lib/

#backup
sudo mv libcuda.so.1 libcuda.so.1.bak
sudo mv libcuda.so libcuda.so.bak

#symbolic link
sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so.1
sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so
sudo ldconfig

这种方法可以暂时性解决，但是电脑死机后，就失效，得反复操作这个命令。（不知道是不是因为这个原因导致电脑死机？疑问）
这个是原博主连接：修复软连接

直接连接
只需在 .bashrc 中添加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib:$LD_LIBRARY_PATH

确保您的库位于 /usr/lib/wsl/lib 中，您可以运行

ldconfig -p | grep cuda

目前来看是可以使用，等到电脑在突然死机，再进行实验。
贴上连接： .bashrc

WSL使用Windows的代理
1.加上这个可以正常代理并且使用vscode连接wsl2开发

在Windows中的C:\Users<your_username>目录下创建一个.wslconfig文件，然后在文件中写入如下内容

[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual
networkingMode=mirrored
dnsTunneling=true
firewall=true
autoProxy=true

链接
2.现在不用手动开关了修改一下.wslconfig文件就能自动开启代理了，以下是我的配置文件，修改前需要在powershell运行 wsl --update --pre-release

[wsl2]
nestedVirtualization=true
ipv6=true
[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual # gradual | dropcache | disabled
networkingMode=mirrored
dnsTunneling=true
firewall=true
autoProxy=true

链接

这个是微软官方配置描述WSL高级配置