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
，请告诉我步骤
wsl2
- 通过 window 商店安装任何 linux 发行版（例如 ubuntu 22.04）
- 启动并创建用户
- 通过在命令提示符或 powershell（在 windows 设备上）中运行此命令将 wsl 版本 2 设置为默认版本
wsl --set-default-version 2
在 wsl2 内创建虚拟环境
1. 通过运行以下命令在 wsl2 实例上安装 python
sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
2.创建新的虚拟环境
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）
3.激活虚拟环境
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
在虚拟环境中安装pip包
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
在 vs code 中使用虚拟环境
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
- ✅ gpu-env (python 3.11.2) <<< 选择这个
- ❌python 3.11.2 /bin/python3
- ❌python 3.11.2 /usr/bin/python3
