win10查看wsl设置bashrc

你可以在WSL终端中输入以下命令，它将打开bashrc文件：

nano ~/.bashrc

如果你想在Windows上查看bashrc文件，你需要在Windows文件资源管理器中启用隐藏文件和文件扩展名。然后，你可以通过以下路径找到bashrc文件：

C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Packages\CanonicalGroupLimited.UbuntuonWindows_79rhkp1fndgsc\LocalState\rootfs\home\你的用户名\.bashrc

请注意，这是默认路径，如果你安装了不同的WSL发行版或将WSL安装在不同的位置，则可能会有所不同。

相关问题

wsl下载conda

要在WSL上下载并安装Miniconda，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在Windows系统中安装WSL。可以在Microsoft Store中搜索并安装所需的Linux发行版，如Ubuntu。

2. 启动WSL，并在Linux子系统终端中执行以下命令来下载Miniconda安装包：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3. 接下来，运行以下命令来执行安装脚本：

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按照提示进行安装，并选择合适的安装路径和环境变量设置。

4. 安装完成后，重新加载环境变量：

source ~/.bashrc

5. 可以通过输入以下命令来验证是否成功安装了Miniconda：

conda --version

如果成功安装，将显示Miniconda的版本号。

通过上述步骤，您应该能够在WSL上成功下载并安装Miniconda。请注意，这里提供的是下载和安装Miniconda的一种方式，具体操作可能会因系统配置和要求而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [win10系统下linux子系统安装miniconda](https://download.csdn.net/download/weixin_38735790/14056134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [wsl安装anaconda](https://blog.csdn.net/huiruwei1020/article/details/107630269)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [VS Code在WSL及conda虚拟环境中使用jupyter notebook编写Octave代码](https://blog.csdn.net/weixin_44600400/article/details/116404504)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

win10 环境宿主机器下使用minconda 下已经成功构建了TensorFlow 2.3开发环境并导出SMILES.yaml文件，想要通过在wsl windows subsystem Linux和Docker desktop 4.19中部署该SMILES.yaml文件项目环境，并将相关预测代码Smiles-predection.py(其运行需要SMILES.yaml环境)连带该.yaml环境打包为predection.exe。已使用pyinstaller打包不全，出现问题，请写出使用docker打包的详细过程

好的，我会尽力回答你的问题，以下是使用Docker打包的详细过程：

1. 在win10环境中安装Docker Desktop，确保Docker已经正确安装并运行。

2. 在wsl中安装Docker，可以通过以下命令安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install docker.io

安装完成后，可以通过以下命令验证Docker是否成功安装：

   sudo docker run hello-world

3. 在wsl中创建Dockerfile文件，并在文件中编写Docker镜像的构建指令。以下是一个示例：

   FROM continuumio/miniconda3

   COPY SMILES.yaml /root/

   RUN conda env create -f /root/SMILES.yaml

   RUN echo "conda activate <env_name>" >> ~/.bashrc

   COPY Smiles-predection.py /root/

   WORKDIR /root/

   CMD ["python", "Smiles-predection.py"]

在该示例中，首先使用continuumio/miniconda3作为基础镜像，然后将SMILES.yaml文件复制到/root/目录下，并使用该文件创建conda环境。接着将Smiles-predection.py文件复制到/root/目录下，并设置工作目录为/root/，最后使用CMD指令运行Smiles-predection.py。

4. 在wsl中使用以下命令构建Docker镜像：

   sudo docker build -t my_image_name /path/to/Dockerfile

其中，/path/to/Dockerfile为Dockerfile文件的路径，my_image_name为自定义的镜像名称。

5. 在wsl中使用以下命令运行Docker镜像：

   sudo docker run -it my_image_name

在运行过程中，会自动进入Docker容器内部，并自动执行Smiles-predection.py文件。

6. 在wsl中使用以下命令将Docker镜像保存为tar文件：

   sudo docker save my_image_name -o /path/to/my_image_name.tar

其中，/path/to/my_image_name.tar为保存的文件路径和名称。

7. 在win10环境中使用Docker Desktop导入tar文件，并将其保存为Docker镜像。

8. 在win10环境中使用以下命令将Docker镜像打包为predection.exe文件：

   docker save my_image_name | gzip > my_image_name.tar.gz
   cat my_image_name.tar.gz | base64 > my_image_name.tar.gz.b64
   echo "#!/bin/sh" > predection.sh
   echo "echo \$1 | base64 -d | gunzip | docker load" >> predection.sh
   cat my_image_name.tar.gz.b64 >> predection.sh
   chmod +x predection.sh
   cat predection.sh | gzip | base64 > predection.exe

在该命令中，首先使用docker save命令将Docker镜像保存为tar文件，然后使用gzip命令将tar文件压缩为gzip格式，接着使用base64命令将gzip文件编码为base64格式，并保存为my_image_name.tar.gz.b64文件。然后创建predection.sh文件，并将my_image_name.tar.gz.b64文件内容追加到predection.sh文件中。最后使用chmod命令添加执行权限，并使用gzip和base64命令将predection.sh文件编码为predection.exe文件。

9. 在win10环境中运行predection.exe文件，即可在Docker容器中运行Smiles-predection.py文件。