近期在研究异常检测相关算法，奈何各个经典算法的代码都是基于不同的pytorch版本的，而且好多代码还需要配置knn_cuda和pointnet2_ops_lib，这两个与cuda版本需要满足对应关系，因此通过conda虚拟环境已经无法满足需求了，不得已，只能来试试docker了。
我的具体情况如下：
1. 系统为Windows11。因为还有一些日常办公需求，以及一些其他开发工作需要在windows上完成，完全使用Ubuntu不太方便；
2. 需要使用GPU。这个就不需要多解释了，做深度学习必备。
3. 作为经典算法的集合，anomalib是我最需要的，因此，我决定从配置anomalib开始。
具体步骤如下：
1. 参考这篇博客，在win11上配置WSL2，并安装docker-desktop，配置GPU等。文章中提到他出现的那两处报错我并没有遇到，所有步骤都是顺利安装的。Windows 下让 Docker Desktop 关联上 NVidia GPU_windows docker nvidia-CSDN博客
2. 参考这篇博客，配置VsCode。这里需要注意的是，我下载的docker镜像是pytorch1.12.1的官方镜像，已经发布2年多了，比较老。一开始连接的时候，提示“你已经连接到不受VS CODE支持的版本”。这里安装网上查到的方法，把VSCode的版本降低到1.85就可以了。Windows + docker + python + vscode : 使用容器docker搭建python开发环境，无需本地安装python开发组件-CSDN博客 配置完成后，进入到docker环境中，测试torch.cuda.is_available()显示为True。
