Win11 下 WSL2 搭建记录#

本文记录一次从零开始搭建 WSL2的完整过程，同时整理相关的关键命令。

一、什么是 WSL？#

WSL（Windows Subsystem for Linux）是 Windows 提供的 Linux 子系统，使我们可以在 Windows 下直接运行原生 Linux 环境。其中：

WSL1：系统调用翻译层（已基本淘汰）

WSL2：基于轻量虚拟机，完整 Linux 内核（当前主流）

本文全部基于 WSL2 + Win11。

二、先安装，再迁移至 D 盘#

2.1 安装 Ubuntu（默认在 C 盘）#

1
wsl --install

安装完成后：首次启动会创建用户和密码

2.2 关闭 WSL#

1
wsl --shutdown

2.3 导出 Ubuntu（生成 tar 备份）#

先查看发行版名称：

1
wsl -l -v

然后导出：

1
wsl --export Ubuntu D:\WSL\ubuntu_backup.tar

该 tar 文件包含：

1
-系统
2
-用户
3
-home 目录
4
-已安装的软件和配置

2.4 注销原有 Ubuntu（删除 C 盘那份）#

1
wsl --unregister Ubuntu

⚠️ 此操作会删除 C 盘里的 Ubuntu，但 tar 备份是完整的。

2.5 导入到 D 盘#

先创建目标目录，例如：

1
D:\WSL\Ubuntu

然后执行：

1
wsl --import Ubuntu D:\WSL\Ubuntu D:\WSL\ubuntu_backup.tar --version 2

此时：Ubuntu 被重新注册，ext4.vhdx 会生成在 D 盘

三、成功标志与环境说明#

当你看到类似提示：

1
username@HOSTNAME:~$

并伴随提示：

1
To run a command as administrator (user "root"), use "sudo <command>".

说明：Ubuntu 已正常启动，当前为普通用户，可通过 sudo 获取管理员权限

四、安装CUDA#

在确认 WSL2 已正确启用、Ubuntu 子系统可正常运行，且 Windows 侧显卡驱动已支持 WSL GPU 后，下一步便是为 Linux 环境配置 CUDA 开发工具链。

考虑到稳定性、维护成本以及 WSL 环境的兼容性，本文选择 Ubuntu 官方仓库提供的 CUDA Toolkit，而非 NVIDIA 官方 runfile 安装方式。

4.1 更新系统软件源#

在安装 CUDA 之前，建议先同步系统的软件索引并升级已有组件，以避免依赖冲突：

1
sudo apt update
2

3
sudo apt upgrade

该步骤不会影响 Windows 系统，只作用于 WSL 内部的 Ubuntu 文件系统。如果提示可升级大量基础库，属于正常现象，建议确认执行。

4.2 查询可用的 CUDA Toolkit 版本#

Ubuntu 官方仓库并不会提供所有 NVIDIA 官网的 CUDA 版本，而是提供经过适配与验证的稳定版本。可以通过以下命令查看当前可用的 CUDA Toolkit：

1
apt search nvidia-cuda-toolkit

典型输出如下：

1
nvidia-cuda-toolkit 12.0.x

这意味着当前系统可直接安装 CUDA 12.0，对大多数深度学习与科研项目已经完全足够。

4.3 安装 CUDA Toolkit#

直接通过 apt 安装即可：

1
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit -y

该命令会自动安装以下内容：

CUDA 编译器（nvcc）

CUDA Runtime 与开发库

标准头文件与调试工具

安装过程中无需手动配置环境变量，这是官方仓库方案的一个重要优势。

4.4 验证 CUDA 安装状态#

安装完成后，首先检查 CUDA 编译器是否可用：

1
nvcc --version

若输出类似以下内容，说明 CUDA Toolkit 已成功安装：

1
Cuda compilation tools, release 12.0

接着确认 nvcc 是否已加入系统 PATH：

1
which nvcc

在官方仓库方案下，返回路径通常为：

1
/usr/bin/nvcc

这是完全正常且推荐的结果，无需额外修改 .bashrc 或手动添加环境变量。

4.6 小结#

至此，WSL2 下的 CUDA 开发环境已经搭建完成：

无需手动配置环境变量

无需下载 NVIDIA runfile

可直接用于 PyTorch、CUDA C++ 或科研项目开发

后续只需根据具体项目需求，安装对应的深度学习框架或编译 CUDA 程序即可。

五、WSL 使用#

推荐的长期结构：#

1
内容
2
    -建议位置
3
Linux 系统
4
    D:\WSL\Ubuntu
5
项目代码
6
    /home/<user>/projects
7
大数据集
8
    /mnt/d/datasets
9
Python / Conda
10
    Linux 内部

Windows 访问 Linux：#

1
\\wsl$\Ubuntu\home\<user>

Linux 访问 Windows：#

1
/mnt/c
2
/mnt/d

WSL（Windows 侧）管理命令【PowerShell / CMD】#

⚠️ 以下命令在 Windows 终端 / PowerShell / CMD 中执行

1
wsl --list --verbose
2
# 列出所有已安装的 WSL 发行版，并显示使用的是 WSL1 还是 WSL2
3

4
wsl -l -v
5
# 上一条命令的简写形式，效果完全一致
6

7
wsl -d Ubuntu
8
# 启动名为 Ubuntu 的 WSL 发行版
9

10
wsl --set-default Ubuntu
11
# 将 Ubuntu 设置为默认发行版（直接输入 wsl 时启动它）
12

13
wsl --set-version Ubuntu 2
14
# 将 Ubuntu 切换为 WSL2（需要系统支持虚拟化）
15

16
wsl --shutdown
17
# 强制关闭所有正在运行的 WSL 实例（解决 90% 的异常问题）

WSL 迁移到 D 盘的核心命令串（重点）#

1
wsl --shutdown
2
# 确保所有 WSL 实例已完全关闭，否则 vhdx 文件会被占用
3

4
wsl --export Ubuntu D:\WSL\ubuntu.tar
5
# 将 Ubuntu 发行版导出为一个 tar 包（不包含运行状态）
6

7
wsl --unregister Ubuntu
8
# 从 WSL 中注销 Ubuntu（不会影响刚刚导出的 tar 包）
9

10
wsl --import Ubuntu D:\WSL\Ubuntu D:\WSL\ubuntu.tar --version 2
11
# 将 Ubuntu 重新导入到 D 盘指定目录，并指定使用 WSL2

📌 说明：

D:\WSL\Ubuntu 下会生成 ext4.vhdx

以后 Ubuntu 的所有 Linux 文件都物理存放在 D 盘

WSL 内 Ubuntu：系统与软件管理#

⚠️ 以下命令在 Ubuntu 终端中执行

1
sudo apt update
2
# 更新软件包索引（不安装软件）
3

4
sudo apt upgrade -y
5
# 升级所有已安装的软件到最新版本
6

7
sudo apt install git vim curl wget -y
8
# 安装常用基础工具：git、vim、curl、wget
9

10
sudo apt autoremove
11
# 删除不再被依赖的软件包，释放空间

系统信息与资源查看#

1
uname -a
2
# 查看 Linux 内核信息（WSL 内核版本）
3

4
lsb_release -a
5
# 查看 Ubuntu 发行版版本信息
6

7
df -h
8
# 查看磁盘使用情况（人类可读格式）
9

10
free -h
11
# 查看内存使用情况（单位自动换算）

目录与文件操作#

1
pwd
2
# 显示当前所在的完整路径
3

4
ls
5
# 列出当前目录下的文件和文件夹
6

7
ls -lah
8
# 以详细形式列出文件（含隐藏文件），并显示文件大小
9

10
cd /path/to/dir
11
# 切换到指定目录
12

13
cd ~
14
# 回到当前用户的 home 目录（/home/用户名）
15

16
mkdir project
17
# 创建名为 project 的文件夹
18

19
rm file.txt
20
# 删除文件 file.txt
21

22
rm -rf folder
23
# 强制递归删除 folder 目录（危险命令）
24

25
cp a.txt b.txt
26
# 复制文件 a.txt 为 b.txt
27

28
mv old new
29
# 重命名或移动文件/目录

Windows 与 WSL 文件互通#

1
cd /mnt/c
2
# 进入 Windows 的 C 盘
3

4
cd /mnt/d/WSL
5
# 进入 Windows 的 D:\WSL 目录
6

7
explorer.exe .
8
# 用 Windows 资源管理器打开当前 Linux 目录
9

10
wsl
11
# 从 Windows 直接进入默认 WSL 发行版

权限与用户相关#

1
whoami
2
# 显示当前登录的用户名
3

4
id
5
# 显示当前用户的 UID、GID 以及所属用户组
6

7
sudo command
8
# 以管理员（root）权限执行 command
9

10
sudo -i
11
# 切换到 root 用户（不建议长期使用）

开发常用（Git / Python）#

Git

1
git clone https://github.com/user/repo.git
2
# 克隆远程仓库到本地
3

4
git status
5
# 查看当前仓库状态
6

7
git pull
8
# 拉取远程更新
9

10
git add .
11
# 将所有改动加入暂存区
12

13
git commit -m "message"
14
# 提交代码并添加提交说明

Python 虚拟环境

1
python3 --version
2
# 查看 Python 版本
3

4
sudo apt install python3-venv -y
5
# 安装 Python 虚拟环境模块
6

7
python3 -m venv venv
8
# 创建名为 venv 的虚拟环境
9

10
source venv/bin/activate
11
# 激活虚拟环境
12

13
deactivate
14
# 退出虚拟环境

更新#

1
sudo apt update
2
# 从软件源同步可用软件列表
3

4
apt list --upgradable
5
# 查看当前有哪些软件可以升级
6

7
sudo apt upgrade
8
# 安全升级已安装的软件，不删除也不新增依赖
9

10
sudo apt full-upgrade
11
# 在必要时允许新增或删除依赖完成升级
12

13
sudo apt autoremove
14
# 删除升级后不再需要的旧依赖，释放磁盘空间
15

16
sudo apt clean
17
# 清空已下载的软件包缓存，不影响已安装的软件
18

19
df -h
20
# 查看磁盘剩余空间，避免升级或安装过程中空间不足
21

22
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
23
# 一条命令完成日常系统更新（不需要逐条确认）

进程 / 网络 / 排错#

1
top
2
# 实时查看系统进程和资源占用
3

4
htop
5
# 更友好的进程查看工具（需提前安装）
6

7
ps aux | grep python
8
# 查找包含 python 的进程
9

10
ping google.com
11
# 测试网络连通性
12

13
ip a
14
# 查看网络接口和 IP 地址

WSL 救命级命令#

1
wsl --shutdown
2
# WSL 出现任何奇怪问题，第一步永远是它
3

4
df -h
5
# 检查磁盘是否已满（ext4.vhdx 满了会导致大量异常）
6

7
sudo apt --fix-broken install
8
# 修复损坏的软件依赖关系