本文详述了在Windows10环境下，通过WSL2和Docker配置深度学习环境的步骤，包括加入Windows Insider Program以访问GPU资源，安装CUDA Toolkit 10.2，以及在Ubuntu中配置Docker和NVIDIA Container Toolkit。同时，文中提及了PyCharm中配置WSL进行编译的方法，并总结了配置过程中可能遇到的坑。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
Windows10 环境下使用WSL2和Docker 配置深度学习环境以及踩坑记录 （使用 Ubuntu 18.04+ Cuda）
配置深度学习环境以及踩坑记录 （使用 Ubuntu 18.04+ Cuda）)
前言
衷心地感叹有了Docker容器后，世界变得越来越好。以往需要费时费力花上几十分钟配置的深度学习环境，现在只需要十分钟不到在任何平台上都可以得到。除了装双系统以外，最近微软WSL2也支持在虚拟器里面使用GPU加速了。
先看看这个nvidia官网的图，生动地描述了Host和深度学习环境的关系。
图片来自 https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
本文记录了在windows10下如何配置Docker来使用任意版本的Ubuntu+CUDA 环境。本文参考下列资料，小伙伴也可以直接看【1】来进行配置，【2】是nvidia官方的配置方法，比较全面；按照【3】进行配置是无法成功使用GPU来跑程序，因为没有加入windows insider program。
参考资料：
【1】https://www.youtube.com/watch?v=mWd9Ww9gpEM&ab_channel=JeffHeaton
【2】https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
【3】https://medium.com/@meng.chiang/%E5%9C%A8windows-10%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8nvidia-docker-d1a369a9ac7a
【4】https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-win10
【5】https://dilililabs.com/e
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