由 dawei 安装Windows深度学习环境需从基础系统配置开始。确保系统为Windows 10或Windows 11，且已更新至最新版本。开启“开发者模式”以支持部分开发工具的安装，同时在“设置 > 应用 > 可选功能”中添加“Windows Subsystem for Linux (WSL)”组件，这将为后续运行Linux兼容环境提供支持。
2026AI设计稿，仅供参考
推荐使用WSL2作为主要开发环境。通过Microsoft Store安装Ubuntu发行版，启动后完成初始用户设置。在终端中执行`sudo apt update && sudo apt upgrade -y`更新系统包，确保依赖库为最新状态。建议安装常用开发工具：`sudo apt install git python3-pip vim -y`，为后续代码管理与脚本编写打下基础。
Python环境是深度学习的核心。推荐使用Python 3.9或3.10版本。可通过`python3 –version`检查版本，若未安装可使用`sudo apt install python3 python3-pip`安装。使用pip安装虚拟环境工具：`pip3 install virtualenv`，创建独立项目环境以避免依赖冲突。
GPU加速是深度学习的关键。确认显卡支持CUDA，NVIDIA显卡需安装对应驱动。在WSL2中，通过`wsl –install -d Ubuntu`并启用GPU支持，然后在Windows上安装NVIDIA CUDA Toolkit。在WSL2中验证：`nvidia-smi`应显示显卡信息与驱动版本。若无输出，检查Windows驱动是否正确安装。
安装深度学习框架时，推荐使用PyTorch或TensorFlow。PyTorch可通过官方命令快速安装：`pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118`，该命令针对CUDA 11.8优化。若使用TensorFlow，可执行`pip install tensorflow[and-cuda]`，自动包含GPU支持。
验证环境是否正常，可在Python中运行简单测试代码：导入torch后打印`torch.cuda.is_available()`，返回True表示GPU可用。•可下载小型模型进行推理测试，观察训练过程中的资源占用情况。
日常开发中，推荐使用VS Code配合Remote-WSL插件，实现跨平台无缝编码。配置好Jupyter Notebook后，可直接在浏览器中运行代码，提升调试效率。定期备份重要模型和数据，避免意外丢失。