鉴于在Linux环境下运行深度学习代码，并使用PyCharm调试的需求，原本打算安装Ubuntu双系统，但了解到WSL2已经支持使用GPU进行CUDA运算，故考虑使用WSL2实现上述需求。本文记录了在Windows 10下安装WSL2，并配置Gnome图形界面和CUDA的过程。
需要注意的是WSL2和CUDA Toolkit对Windows的版本要求并不是完全相同的。即便能够成功安装WSL2，也不一定可以成功使用CUDA。
根据微软官方文档的要求，在x64机器上安装WSL2需要Windows版本 1903 或以上，内部版本 18362 或以上。
而根据NVIDIA官方文档的要求，安装适用于WSL2的CUDA Toolkit，需要安装Windows Insider Preview版本并切换到Fast Ring通道。版本要求20145或以上，但对家庭版/专业版则没有要求。
总体来看只要达到了安装CUDA on WSL的版本要求，就达到了安装WSL2的要求。
这一步参考微软官方文档完成。
在WSL2中使用GPU，并不需要在Linux内安装驱动，而是需要在Windows中安装特定版本的驱动。CUDA on WSL驱动程序的下载页面，点进去后根据显卡型号选择驱动。
执行下列命令安装CUDA Toolkit。下列命令中的URL适用于Ubuntu 18.04版本，如果你安装的是其他版本需要修改命令中的URL。
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda-toolkit-11-0
注意安装过程可能遇到一些网络问题：
sudo apt-get update和后面的步骤时，可能会遇到网络错误。sudo apt-get等命令时遇到下列报错。这时候可以尝试换一个网络环境，例如连手机热点等。
sudo apt-get install -y cuda-toolkit-11-0后，你可能会遇到这样的报错：
使用PyTorch中的torch.cuda.is_available()测试，如返回True说明可以运行。
这一部分参考了这篇文章。
首先，在Windows下，安装VcXsrv。
然后，在Ubuntu中，安装Ubuntu Desktop：
sudo apt install ubuntu-desktop
安装完毕后，输入sudo vi ~/.bashrc，在文件末尾添加：
export DISPLAY=$(grep -m 1 nameserver /etc/resolv.conf | awk '{print $2}'):0.0
export XDG_SESSION_TYPE=x11
保存后退出，并使用source ~/.bashrc应用修改。
之后每次启动桌面的步骤为：
选Start no client
勾选Disable access control
sudo service dbus restart （建议每次重启桌面都执行一次该命令，重启dbus服务）gnome-session完成后即可在VcXsrv窗口看到Ubuntu桌面。
注意！如果你同时在使用一些用于上Google的那种软件，注意修改SOCKS5端口，否则会造成端口冲突而导致VcXsrv和这种软件二者无法同时运行。VcXsrv无法运行的报错如下：
魔法软件无法运行的报错如下：
至此环境配置工作基本完成。
GitHub上已经有人提了issue，目前版本（20231）还是没有解决。
