WSL2 Ubuntu20.04配置TensorFlow GPU加速遇Docker及GPU检测问题

我来帮你一步步排查这些WSL2 + TensorFlow GPU加速的问题，这些坑我之前也踩过不少，咱们逐个解决：

其实这个问题根源很简单：如果你是装了Windows桌面版Docker，那WSL2里的Docker是共享Windows端的Docker daemon，Ubuntu系统里并没有安装Linux版的Docker服务，所以service docker命令自然无效。

解决办法分两种：

• 推荐方案：打开Windows Docker Desktop的设置 → 「Resources」→「WSL Integration」，确保你的Ubuntu 20.04发行版是勾选状态，点击「Apply & Restart」。之后在WSL2终端里直接用docker命令就行，不需要手动启动服务，它会自动连接Windows的Docker后台。
• 如果你非要用Linux原生Docker：卸载Windows Docker Desktop，然后在Ubuntu里重新安装Docker Engine + nvidia-docker2，但这种方式配置更繁琐，不推荐。

这个错误一般是WSL2的NVIDIA驱动或nvidia-docker配置出了问题，按下面步骤来：

• 先划重点：WSL2用的是Windows版的NVIDIA驱动，不是Linux版！赶紧检查你的Windows端驱动：GTX970推荐装470.x系列的稳定驱动（对老卡兼容性好），如果更了Windows Insider预览版，记得装NVIDIA的预览版驱动（Game Ready或Studio预览版都可以）。
• 然后在WSL2里安装nvidia-docker2组件：
  1. 添加NVIDIA的软件源：

     distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
     curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
     curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
     

  2. 更新包列表并安装：

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install -y nvidia-docker2
     

  3. 重启Docker：如果用Windows Docker Desktop，直接重启Desktop就行；如果是Linux Docker，就跑sudo systemctl restart docker。
• 最后测试一下：docker run --rm nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi，能正常显示GPU信息就说明没问题了。

这是最核心的问题，WSL2没正确挂载Windows的GPU，试试这些办法：

• 先更到最新的WSL2内核：打开Windows终端，跑wsl --update，更新完成后重启WSL。
• 检查Windows的虚拟化功能：打开控制面板 → 程序 → 启用或关闭Windows功能，确保「Hyper-V」「Virtual Machine Platform」「Windows Subsystem for Linux」这三个选项都勾选，然后重启电脑。
• 在WSL2里安装WSL专用的NVIDIA驱动包：

  sudo apt-get install -y nvidia-driver-470
  

  注意：这个是WSL2特有的驱动包，不是完整的Linux驱动，实际驱动还是Windows提供的，别装错了。
• 跑nvidia-smi看看能不能识别GPU，如果还是不行，试试重置WSL（记得先备份WSL里的重要数据！）：
  1. Windows终端里跑wsl --shutdown关闭所有WSL实例
  2. 然后wsl --unregister Ubuntu-20.04（会清空这个发行版的所有内容）
  3. 重新从Microsoft Store安装Ubuntu 20.04，再重新配置环境
• 额外提醒：GTX970是Kepler架构，TensorFlow 2.5及以后对这个架构的支持有限，建议用TensorFlow 2.4.x版本，或者Docker容器里选CUDA 11.0 + cuDNN 8.0的组合，兼容性更好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BlackCoffee