在Windows上通过WSL体验openEuler：打造高效的AI开发环境

在开发者日常工作中，Windows系统因其易用性成为主流办公环境，但运行开源操作系统进行技术验证往往需要虚拟机或双系统，操作繁琐且资源占用高。openEuler官方推出的WSL安装方案，完美解决了这一痛点——无需重装系统，只需简单几步即可在Windows上搭建起原生的openEuler环境。本次评测将全程遵循官方WSL安装指南（https://www.openEuler.openatom.cn/zh/wiki/install/wsl/），从环境准备、系统安装到AI场景实操，全方位体验openEuler的技术魅力与适配能力。

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目录

一、评测背景与环境说明

1.1 评测核心目标

1.2 宿主环境配置

二、核心实操：WSL环境安装openEuler全流程

2.1 前置准备：启用WSL并升级至WSL 2

2.2 关键步骤：下载并安装openEuler WSL

2.3 首次启动与用户配置

2.4 系统优化与开发环境配置

三、场景实测：AI轻量模型部署与性能验证

3.1 AI开发环境搭建

3.2 鸢尾花分类模型实战开发

3.4 解决中文显示问题（可选）

3.3 创建主运行脚本

3.4 性能监控与资源使用分析

四、核心优势与开发者实践建议

4.1 WSL版openEuler核心优势总结

4.2 实践建议与优化技巧

五、评测总结

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一、评测背景与环境说明

1.1 评测核心目标

本次评测聚焦三大核心目标：一是验证Windows下通过WSL安装openEuler的流程便捷性与兼容性；二是测试WSL环境中openEuler的基础性能与资源调度能力；三是结合AI场景部署轻量模型，验证系统在AI开发场景的生态适配性。所有操作均基于官方指南，确保评测结果的真实性与可复现性。

1.2 宿主环境配置

为贴近普通开发者的实际办公场景，本次评测选用主流Windows设备，具体配置如下：

组件	配置详情	备注
操作系统	Windows 11 专业版 22H2	已开启TPM 2.0与安全启动
CPU	Intel Core i7-12700H（14核20线程）	支持虚拟化技术（已在BIOS开启）
内存	32GB DDR5 4800MHz	分配16GB给WSL使用
存储	1TB NVMe SSD	分配200GB给openEuler镜像
WSL版本	WSL 2（内核版本5.15.90.1）	较WSL 1提升磁盘性能与兼容性

二、核心实操：WSL环境安装openEuler全流程

2.1 前置准备：启用WSL并升级至WSL 2

openEuler的WSL版本仅支持WSL 2，需先完成环境启用与升级，具体步骤如下：

步骤1：启用WSL功能

# 以管理员身份打开PowerShell
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

步骤2：重启系统并安装WSL 2内核

• 重启计算机使功能生效

• 从微软官网下载WSL 2内核更新包

• 安装内核更新包

步骤3：设置WSL 2为默认版本

wsl --set-default-version 2

验证WSL状态：

wsl --status

2.2 关键步骤：下载并安装openEuler WSL

步骤1：下载openEuler WSL安装包

1. 访问openEuler官方WSL安装页面（https://www.openeuler.openatom.cn/zh/wiki/install/wsl/），下载最新版镜像包（本次使用openEuler-WSL-24.03.zip，大小约225MB）；

步骤2：解压安装包

# 创建安装目录
mkdir D:\openEuler-WSL
cd D:\openEuler-WSL# 解压下载的ZIP文件
Expand-Archive -Path .\openEuler-WSL-24.03.zip -DestinationPath .\extracted -Force

步骤3：安装openEuler WSL

进入解压目录，运行安装脚本：

# 以管理员身份运行 PowerShell
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Forcecd .\extracted
.\Install.ps1

或者手动安装应用包：

# 以管理员身份运行 PowerShell
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Forcecd .\extracted
.\Install.ps1

步骤4：定位安装文件

# 查找 openEuler 安装位置
$installPath = (Get-AppxPackage -Name "*openEuler*").InstallLocation
if (-not $installPath) {$installPath = "C:\Program Files\WindowsApps\openEulerWSL*"
}
Write-Host "安装路径: $installPath"# 进入安装目录
cd $installPath

步骤5：验证安装

# 关闭并重启 WSL
wsl --shutdown# 查看分发列表
wsl --list --verbose# 启动 openEuler
wsl -d openEuler

2.3 首次启动与用户配置

步骤1：启动openEuler

在开始菜单中找到"openEuler"并启动，或使用命令：

wsl -d openEuler

步骤2：初始用户设置

首次启动会提示创建用户账户：

# 系统会提示输入新用户名和密码
请输入新用户名: byteqqb
请输入密码: ********
确认密码: ********

步骤3：验证基础功能

# 检查系统信息
cat /etc/os-release# 检查当前用户
whoami# 测试网络连接
sudo ping -c 3 www.openEuler.org

2.4 系统优化与开发环境配置

步骤1：更新系统软件包

sudo dnf update -y
sudo dnf upgrade -y

步骤2：配置中国镜像源加速

# 备份原有源配置
sudo cp /etc/yum.repos.d/openEuler.repo /etc/yum.repos.d/openEuler.repo.bak# 配置清华镜像源
sudo sed -i \-e 's|^metalink=|#metalink=|g' \-e 's|^#baseurl=http://mirror.openEuler.org|baseurl=https://mirrors.bfsu.edu.cn/openEuler|g' \/etc/yum.repos.d/openEuler.repo# 更新缓存
sudo dnf makecache

步骤3：安装基础开发工具

sudo dnf install -y git gcc gcc-c++ python3 python3-pip cmake make vim wget curl

步骤4：验证工具安装

git --version
gcc --version
python3 --version
pip3 --version

三、场景实测：AI轻量模型部署与性能验证

3.1 AI开发环境搭建

配置Python开发环境：

# 升级pip
python3 -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装AI开发库
pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn seaborn jupyter notebook -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装PyTorch（选择CPU版本）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

验证AI库安装：

python3 -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}')"
python3 -c "import sklearn; print(f'Scikit-learn版本: {sklearn.__version__}')"

3.2 鸢尾花分类模型实战开发

创建完整的机器学习项目来验证openEuler的AI开发能力：

创建项目目录结构：

mkdir -p ~/ai_project/{data,models,notebooks,scripts}# 确保在项目目录中
cd ~/ai_project# 创建 scripts 目录（如果不存在）
mkdir -p scripts# 创建 Python 脚本文件
vim scripts/preprocess.py#保存
# 按 Esc 键确保在命令模式，然后输入：
:wq
# 或者
:x

编写数据预处理脚本（scripts/preprocess.py）：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdef load_and_explore_data():"""加载和探索鸢尾花数据集"""iris = load_iris()# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)df['target'] = iris.targetdf['species'] = df['target'].apply(lambda x: iris.target_names[x])print("数据集基本信息:")print(f"数据形状: {df.shape}")print(f"特征名称: {iris.feature_names}")print(f"目标类别: {list(iris.target_names)}")return df, irisdef create_visualizations(df, iris):"""创建数据可视化图表"""plt.figure(figsize=(15, 10))# 特征分布图plt.subplot(2, 2, 1)sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[0])plt.title('花萼长度分布')plt.subplot(2, 2, 2)sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[1])plt.title('花萼宽度分布')plt.subplot(2, 2, 3)sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[2])plt.title('花瓣长度分布')plt.subplot(2, 2, 4)sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[3])plt.title('花瓣宽度分布')plt.tight_layout()plt.savefig('data/feature_distribution.png', dpi=300, bbox_inches='tight')print("特征分布图已保存")# 特征相关性热力图plt.figure(figsize=(8, 6))correlation_matrix = df[iris.feature_names].corr()sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)plt.title('特征相关性热力图')plt.savefig('data/correlation_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight')print("相关性热力图已保存")if __name__ == "__main__":df, iris = load_and_explore_data()create_visualizations(df, iris)

编写模型训练脚本（scripts/train_model.py）：

# 创建 Python 脚本文件
vim scripts/train_model.py

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import joblib
import timeclass IrisClassifier:def __init__(self):self.models = {'decision_tree': DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42),'random_forest': RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),'svm': SVC(kernel='rbf', random_state=42)}self.results = {}def load_data(self):"""加载数据集"""iris = load_iris()self.X = iris.dataself.y = iris.targetself.feature_names = iris.feature_namesself.target_names = iris.target_names# 分割数据集self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = train_test_split(self.X, self.y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=self.y)print(f"训练集大小: {self.X_train.shape}")print(f"测试集大小: {self.X_test.shape}")def train_models(self):"""训练所有模型"""for name, model in self.models.items():print(f"\n训练 {name}...")start_time = time.time()# 训练模型model.fit(self.X_train, self.y_train)# 预测y_pred = model.predict(self.X_test)accuracy = accuracy_score(self.y_test, y_pred)# 交叉验证cv_scores = cross_val_score(model, self.X_train, self.y_train, cv=5)training_time = time.time() - start_timeself.results[name] = {'model': model,'accuracy': accuracy,'cv_mean': cv_scores.mean(),'cv_std': cv_scores.std(),'training_time': training_time,'predictions': y_pred}print(f"{name} 准确率: {accuracy:.4f}")print(f"{name} 交叉验证平均分: {cv_scores.mean():.4f} (+/- {cv_scores.std() * 2:.4f})")print(f"{name} 训练时间: {training_time:.4f}秒")def evaluate_models(self):"""评估模型性能"""best_model = Nonebest_accuracy = 0print("\n" + "="*50)print("模型性能比较")print("="*50)for name, result in self.results.items():print(f"\n{name.upper()} 详细评估:")print(f"测试集准确率: {result['accuracy']:.4f}")print(f"5折交叉验证: {result['cv_mean']:.4f} (+/- {result['cv_std'] * 2:.4f})")# 分类报告print("\n分类报告:")print(classification_report(self.y_test, result['predictions'], target_names=self.target_names))if result['accuracy'] > best_accuracy:best_accuracy = result['accuracy']best_model = nameprint(f"\n最佳模型: {best_model} (准确率: {best_accuracy:.4f})")return best_modeldef visualize_results(self, best_model_name):"""可视化结果"""best_model = self.results[best_model_name]['model']# 混淆矩阵plt.figure(figsize=(12, 10))plt.subplot(2, 2, 1)y_pred_best = self.results[best_model_name]['predictions']cm = confusion_matrix(self.y_test, y_pred_best)sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=self.target_names, yticklabels=self.target_names)plt.title(f'混淆矩阵 - {best_model_name}')plt.ylabel('真实标签')plt.xlabel('预测标签')# 决策树可视化（如果是决策树模型）if best_model_name == 'decision_tree':plt.subplot(2, 2, 2)plot_tree(best_model, feature_names=self.feature_names,class_names=self.target_names,filled=True, rounded=True)plt.title('决策树结构')# 模型比较图plt.subplot(2, 2, 3)model_names = list(self.results.keys())accuracies = [self.results[name]['accuracy'] for name in model_names]training_times = [self.results[name]['training_time'] for name in model_names]x = np.arange(len(model_names))width = 0.35fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))color = 'tab:blue'ax1.set_xlabel('模型')ax1.set_ylabel('准确率', color=color)bars1 = ax1.bar(x - width/2, accuracies, width, label='准确率', color=color)ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)ax1.set_ylim(0, 1)ax2 = ax1.twinx()color = 'tab:red'ax2.set_ylabel('训练时间(秒)', color=color)bars2 = ax2.bar(x + width/2, training_times, width, label='训练时间', color=color)ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)plt.title('模型性能比较')plt.xticks(x, model_names)ax1.legend(loc='upper left')ax2.legend(loc='upper right')plt.tight_layout()plt.savefig('models/model_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')print("模型比较图已保存")def save_best_model(self, best_model_name):"""保存最佳模型"""best_model = self.results[best_model_name]['model']joblib.dump(best_model, f'models/{best_model_name}_model.pkl')print(f"最佳模型已保存为 models/{best_model_name}_model.pkl")def main():"""主函数"""print("开始鸢尾花分类项目...")# 初始化分类器classifier = IrisClassifier()# 加载数据classifier.load_data()# 训练模型classifier.train_models()# 评估模型best_model = classifier.evaluate_models()# 可视化结果classifier.visualize_results(best_model)# 保存模型classifier.save_best_model(best_model)print("\n项目完成！")if __name__ == "__main__":main()

运行完整的AI项目：

# 运行数据预处理
cd ~/ai_project
python3 scripts/preprocess.py# 运行模型训练和评估
python3 scripts/train_model.py

3.4 解决中文显示问题（可选）

步骤 1：安装中文字体

安装常用中文字体
sudo dnf install -y wqy-microhei-fonts wqy-zenhei-fonts# 刷新字体缓存
sudo fc-cache -fv

步骤 2：修改 matplotlib 配置文件

# 创建 matplotlib 配置文件目录
mkdir -p ~/.config/matplotlib
cd ~/.config/matplotlib# 创建配置文件
cat > matplotlibrc << 'EOF'
font.family         : sans-serif
font.sans-serif     : WenQuanYi Micro Hei, WenQuanYi Zen Hei, DejaVu Sans
axes.unicode_minus  : False
EOF

步骤 3：修改 Python 脚本以支持中文

# 创建 matplotlib 配置文件目录
mkdir -p ~/.config/matplotlib
cd ~/.config/matplotlib# 创建配置文件
cat > matplotlibrc << 'EOF'
font.family         : sans-serif
font.sans-serif     : WenQuanYi Micro Hei, WenQuanYi Zen Hei, DejaVu Sans
axes.unicode_minus  : False
EOF

步骤 4：清除 matplotlib 缓存

# 清除 matplotlib 缓存
rm -rf ~/.cache/matplotlib

步骤 5：运行脚本

python3 scripts/preprocess.py

3.3 创建主运行脚本

cat > run_project.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
"""
鸢尾花分类项目主运行脚本
"""import os
import sys
import subprocessdef main():print("=== 鸢尾花分类项目 ===")# 检查依赖try:import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.datasets import load_irisimport matplotlib.pyplot as pltprint("✓ 所有依赖已安装")except ImportError as e:print(f"✗ 缺少依赖: {e}")print("请运行: pip3 install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn")return# 运行数据预处理print("\n1. 运行数据预处理...")try:result = subprocess.run([sys.executable, "scripts/preprocess.py"], capture_output=True, text=True)if result.returncode == 0:print("✓ 数据预处理完成")print(result.stdout)else:print(f"✗ 数据预处理失败: {result.stderr}")returnexcept Exception as e:print(f"✗ 数据预处理失败: {e}")return# 运行模型训练print("\n2. 运行模型训练...")try:result = subprocess.run([sys.executable, "scripts/train_model.py"], capture_output=True, text=True)if result.returncode == 0:print("✓ 模型训练完成")print(result.stdout)else:print(f"✗ 模型训练失败: {result.stderr}")returnexcept Exception as e:print(f"✗ 模型训练失败: {e}")returnprint("\n🎉 项目运行完成！")print("查看生成的文件:")print("  - data/feature_distribution.png")print("  - data/correlation_heatmap.png")print("  - models/ 目录中的模型文件")if __name__ == "__main__":main()
EOF

步骤 1：给脚本添加执行权限

chmod +x run_project.py

步骤 2：运行完整项目

python3 run_project.py

运行结果：

查看生成图片：

# 使用正确的分发名称
cd \\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data# 列出文件
dir

直接打开图片：

在 Windows 文件资源管理器中输入：

\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data# 打开特征分布图
explorer.exe "\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data\feature_distribution.png"

# 打开相关性热力图
explorer.exe "\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data\correlation_heatmap.png"

3.4 性能监控与资源使用分析

监控系统资源使用情况：

# 实时监控系统资源
top# 监控WSL资源使用
wsl --system

性能测试结果：

测试指标	测试结果	性能分析
模型训练总耗时	2.3秒	三个模型总训练时间，效率良好
内存峰值占用	1.2GB	资源占用合理，无内存泄漏
CPU使用率	15-25%	多核利用率良好
磁盘I/O性能	平均95MB/s	WSL 2磁盘性能优秀
模型准确率	98-100%	所有模型表现优秀

四、核心优势与开发者实践建议

4.1 WSL版openEuler核心优势总结

通过本次深度体验，WSL版openEuler展现出以下显著优势：

1. 部署便捷性

• 一键式安装，无需复杂配置

• 与Windows系统深度集成

• 快速启动和关闭，资源占用低

2. 开发体验优秀

• 完整的Linux开发环境

• 与Windows文件系统无缝交互

• 支持GPU加速（需额外配置）

3. 生态兼容性良好

• 主流AI框架完美支持

• 开发工具链完整

• 软件包管理高效

4.2 实践建议与优化技巧

性能优化配置：

# 在Windows用户目录创建.wslconfig文件（C:\Users\[用户名]\.wslconfig）
[wsl2]
memory=8GB
processors=4
swap=2GB
localhostForwarding=true

开发效率提升技巧：

1. 使用VS Code的WSL远程开发扩展

2. 配置Windows Terminal优化命令行体验

3. 使用\\wsl$\openEuler路径直接访问WSL文件

4. 设置别名简化常用命令

五、评测总结

本次深度评测验证了openEuler在WSL环境下的优秀表现。从安装部署到AI开发实战，openEuler展现出卓越的兼容性和性能稳定性。相比传统虚拟机方案，WSL版openEuler在资源占用、启动速度和系统集成方面具有明显优势。技术亮点总结：

• 安装过程简洁高效，10分钟内完成环境搭建

• AI开发环境配置顺利，主流框架无障碍运行

• 系统资源调度合理，对宿主系统影响小

• 文件系统交互流畅，开发体验接近原生Linux

应用前景展望：随着openEuler生态的持续完善，WSL版本将成为Windows开发者体验开源操作系统、进行跨平台开发的重要桥梁。特别是在AI开发、云原生应用测试等场景中，openEuler WSL提供了理想的轻量级解决方案。对于广大开发者而言，openEuler WSL不仅是技术体验的窗口，更是连接Windows生产力与Linux开源生态的重要纽带。随着版本的持续迭代，相信openEuler将在开源操作系统领域发挥越来越重要的作用。

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