首先,如果我错过了什么,或者做错了什么,或者如果您有疑问
,请告诉我wsl --set-default-version 2
sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
python3 -m venv <your-environment-name> # examples python3 -m venv myenv # or python3 -m venv gpu-env
您可以在根文件夹中创建这个虚拟环境。之后,您可以简单地在根文件夹中创建新文件夹,这些文件夹都将使用该虚拟环境。这样您就不需要每次都创建新的虚拟环境。 (安装时间很长,你可能不想每次都这样做)
source <your-environment-name>/bin/activate # examples source myenv/bin/activate # or source gpu-env/bin/activate
如果您成功激活了虚拟环境,您应该在终端左侧每行之前看到 (<your-environment-name>)
然后您可以通过输入 deactivate 来停用它,但现在在教程中保持激活状态
pip install polars[gpu] pandas numpy tensorflow[and-cuda]
注意:您需要位于激活的虚拟环境中才能运行 pip-install 命令。否则,你会得到一个错误,告诉你创建虚拟环境
您可以通过输入代码来打开 vs code。在终端中。这将在 wsl 实例上安装并打开 vs code 安装。此安装不包含 windows 安装中的所有扩展(例如 python、github copilot、jupyter)。您可以(必须)通过 vs code 中的“扩展”选项卡再次安装它们。
选择解释器时,选择 <your-environment-name>,而不是带有版本号的 python version。你需要的解释器与虚拟环境具有完全相同的名称,并且后面会有一个python版本号,格式如下