通过tailscale配置ssh远程实现wsl系统VSCode编程

gsgbgxp2026-01-29 9:22

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一、内网穿透

整体流程概览（共 5 步）

  1. 在公司电脑上安装 WSL（Linux 环境）
  2. 在公司电脑上开启 SSH（远程登录功能）
  3. 在两台电脑上都安装 Tailscale（让家里能连上公司电脑）
  4. 在家里电脑生成"钥匙"并配对公司电脑
  5. 在家用命令连接公司电脑，进入 Linux 开发环境

第一步：在公司电脑上安装 WSL（Linux 系统）

WSL 是微软官方提供的"在 Windows 里运行 Linux"的工具。

  1. 点击左下角「开始」按钮 → 输入 PowerShell

  2. 右键「Windows PowerShell」 → 选择 "以管理员身份运行"

    • 会弹出一个黑色窗口，标题是 "Windows PowerShell（管理员）"

  3. 在黑色窗口里复制粘贴下面这行命令（直接 Ctrl+V 可能不行，右键选择"粘贴"）：

    powershell 复制代码 
    wsl --install -d Ubuntu-22.04
    • 按回车（Enter）执行

  4. 你会看到屏幕显示：

    复制代码 
    正在安装 Ubuntu-22.04...
这可能需要几分钟时间。
    • 电脑会自动下载并安装 Linux 系统（约 1--2 GB）

  5. 安装完成后，电脑会提示你重启

    • 点击"立即重启"或稍后手动重启

  6. 重启后，第一次启动 Ubuntu 时：

    • 会弹出一个叫 "Ubuntu-22.04" 的小窗口（黑色背景）

    • 它会问你：

      复制代码 
      Enter new UNIX username:

      👉 输入一个英文用户名（比如 xiaoming，不能有空格、中文、特殊符号，不能有大写字母 ）
      👉 按回车

      复制代码 
      New password:

      👉 输入一个密码（比如 123456，输的时候看不到字符，正常！）
      👉 按回车

      复制代码 
      Retype new password:

      👉 再次输入同样密码，按回车

  7. 看到 $ 符号就说明成功了！

    • 比如：xiaoming@DESKTOP-XXXXXX:~$
    • 你可以关掉这个窗口，以后再用

第二步：在公司电脑上开启 SSH（允许家里远程登录）

  1. 再次以管理员身份打开 PowerShell（同上：开始菜单 → PowerShell → 右键 → 管理员）

  2. 依次执行下面三行命令（每行输完按回车）：

powershell 复制代码 
Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0

✅ 成功后会显示"已成功添加功能"

powershell 复制代码 
Start-Service sshd

（没报错就是成功）

powershell 复制代码 
Set-Service -Name sshd -StartupType 'Automatic'

（没报错就是成功）

  1. 验证是否开启成功：
    • 按 Win + R 键，输入 services.msc 回车
    • 在服务列表里找到 "OpenSSH SSH Server"
    • 看它的"状态"是不是"正在运行"，"启动类型"是不是"自动"
      • 如果不是，右键 → 属性 → 启动类型选"自动" → 应用 → 启动

✅ 第二步完成！ 公司电脑现在可以被远程登录了。

第三步：在两台电脑都安装 Tailscale（打通网络）

Tailscale 能让家里电脑"看见"公司电脑，就像它们在同一个 WiFi 下。

先在公司电脑安装：

  1. 打开浏览器，访问：https://tailscale.com/download
  2. 点击 "Windows" 下的 "Download for Windows" （会下载一个 .exe 文件）
  3. 双击运行这个文件（比如叫 Tailscale-1.xx.x.exe）
  4. 安装过程一路点"下一步"即可（不需要改设置）
  5. 安装完会自动弹出一个登录页面（用 Chrome 或 Edge 打开）
  6. 注册/登录一个免费账号（似乎只支持谷歌、苹果、微软、GitHub等账号，不能用163邮箱这种）
  7. 登录成功后，你会看到一个绿色对勾 ✅，写着 "You're connected!"

稍后家里电脑也要登录同一个账号。

再在家里电脑安装：

  1. 同样打开 https://tailscale.com/download
  2. 下载 Windows 版，安装（同样一路下一步）
  3. 安装完也会弹出登录页面
  4. 用和公司电脑完全相同的邮箱账号登录！
  5. 登录成功后，也看到绿色对勾 ✅

查看公司电脑的 Tailscale 地址：

  1. 在公司电脑，右下角任务栏找到 Tailscale 图标
  2. 右键它 → "Copy IP address"
    • 比如复制到的是：100.123.45.67

这个 IP 就是你家里连接公司电脑要用的地址！

✅ 第三步完成！ 两台电脑现在通过 Tailscale 连在一起了。

第四步：在家里电脑生成"钥匙"（安全登录用）

我们用"钥匙"代替密码，更安全也更方便。

操作步骤（在家里电脑做）：

  1. 按 Win + R，输入 cmd 回车（打开命令提示符）

  2. 在黑色窗口里输入：

    cmd 复制代码 
    ssh-keygen -t rsa -b 4096
    • 按回车

  3. 它会问：

    复制代码 
    Enter file in which to save the key (C:\Users\你的名字/.ssh/id_rsa):

    👉 直接按回车（用默认位置）

  4. 接着问：

    复制代码 
    Enter passphrase (empty for no passphrase):

    👉 直接按回车（不要设密码，否则每次都要输）

  5. 再按一次回车确认

  6. 你会看到一堆图案（像 ASCII 艺术），最后显示：

    复制代码 
    Your public key has been saved to C:\Users\你的名字\.ssh\id_rsa.pub

找到公钥文件（id_rsa.pub）：

  1. 打开文件资源管理器

  2. 地址栏输入：

    复制代码 
    %USERPROFILE%\.ssh
    • 按回车，会打开一个文件夹

  3. 里面有个文件叫 id_rsa.pub → 右键它 → "打开方式" → 用记事本打开

  4. 全选内容（Ctrl+A）→ 复制（Ctrl+C）

    • 内容看起来像：

      复制代码 
      ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2E...（很长一串）... yourname@DESKTOP-XXXX

把"钥匙"交给公司电脑：

  1. 回到公司电脑

  2. 打开文件资源管理器，地址栏输入：

    复制代码 
    %USERPROFILE%
    • 按回车，进入你的用户文件夹（比如 C:\Users\xiaoming）

  3. 查看 → 勾选"隐藏的项目"（顶部菜单栏）

    • 这样才能看到 .ssh 文件夹

  4. 如果没有 .ssh 文件夹：

    • 右键空白处 → 新建 → 文件夹 → 名字输入 .ssh（注意前面有个点！）

  5. 进入 .ssh 文件夹 → 右键 → 新建 → 文本文档

    • 把文件名改成 authorized_keys（去掉 .txt 后缀！）
      • 如果提示"更改扩展名可能不可用"，点"是"

  6. 用记事本打开 authorized_keys

    • 把刚才从家里复制的那整行内容粘贴进去
    • 保存（Ctrl+S）

✅ 第四步完成！ 家里电脑现在可以用"钥匙"无密码登录公司电脑了。

第五步：在家里连接公司电脑，进入 Linux

操作步骤（在家里电脑）：

  1. 按 Win + R，输入 cmd 回车

  2. 输入以下命令（把 100.123.45.67 替换成你之前复制的 Tailscale IP）：

    cmd 复制代码 
    ssh 你的Windows用户名@100.123.45.67

    • 比如你的 Windows 用户名是 xiaoming，IP 是 100.88.99.100，就输：

      cmd 复制代码 
      ssh xiaoming@100.88.99.100

      终端内输 exit 或按 Ctrl+D即可断开。

  3. 第一次连接会问：

    复制代码 
    The authenticity of host '...' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:xxxx.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])?

    👉 输入 yes 并回车

  4. 如果配置正确，不会让你输密码！（如果提示输密码看下一步）

    • 直接就进入了公司电脑的命令行，看到：

      复制代码 
      xiaoming@DESKTOP-XXXXXX:~$

  5. 输入 wsl 并回车，进入 Linux：

    bash 复制代码 
    wsl

    • 你会看到：

      复制代码 
      xiaoming@DESKTOP-XXXXXX:~$

      （但这是 Linux 的提示符！）

  6. 试试看 GPU 是否可用：

    bash 复制代码 
    nvidia-smi
    • 如果看到显卡信息（型号、显存、温度等），说明 GPU 可用！

第六步：提示输入密码解决方案

一开始先跟着AI做了一些权限设置，但最关键的原因在于 在 sshd_config 中定义了两个不同的 AuthorizedKeysFile 路径，这会干扰 SSH 查找公钥。

解决方案（在公司电脑操作）

第一步：修改 SSH 配置文件

  1. 以管理员身份打开 PowerShell

  2. 备份原配置文件：

    powershell 复制代码 
    Copy-Item C:\ProgramData\ssh\sshd_config C:\ProgramData\ssh\sshd_config.backup

  3. 编辑配置文件：

    powershell 复制代码 
    notepad C:\ProgramData\ssh\sshd_config

第二步：修改关键配置行

在记事本中，找到并修改以下几行：

修改前：

复制代码 
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys
PasswordAuthentication yes
       AuthorizedKeysFile __PROGRAMDATA__/ssh/administrators_authorized_keys

修改为：只使用用户目录的公钥

复制代码 
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys
PasswordAuthentication no 
# 注释掉或删除下面那行
# AuthorizedKeysFile __PROGRAMDATA__/ssh/administrators_authorized_keys

第三步：应用配置并重启服务

保存配置文件后，执行：

powershell 复制代码 
# 重启SSH服务
Restart-Service sshd

# 验证服务状态
Get-Service sshd

第四步：测试连接

回到家里电脑，尝试连接：

cmd 复制代码 
ssh -v lenovo@100.123.45.678

二、配置wsl训练环境

步骤 1：在 WSL 中安装 Miniconda（Python 环境管理器）

在 WSL 终端（你当前的 wsl 会话）中执行：

bash 复制代码 
# 1. 下载Miniconda安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 2. 运行安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 你会看到：
# ➤ 显示许可证协议（按空格翻页）
# ➤ 提示 "Do you accept the license terms? [yes|no]"
#    输入：yes 回车

# 3. 选择安装位置
# ➤ 提示 "Miniconda3 will now be installed into this location:"
#    直接按回车使用默认位置：/home/你的用户名/miniconda3

# 4. 初始化Conda
# ➤ 提示 "Do you wish the installer to initialize Miniconda3?"
#    输入：yes 回车

# 5. 使配置生效
source ~/.bashrc

完成后你会看到 ：命令提示符前出现 (base)，表示已激活 Conda 基础环境。

步骤 2：创建专门的深度学习环境

bash 复制代码 
# 1. 创建新环境（命名为dl，Python 3.10）
conda create -n rllab python=3.10 -y

# 2. 激活环境
conda activate rllab

# 你会看到：(base) 变成 (rllab)

第一次创建可能会有接受anaconda服务条款的操作，按提示操作即可。

步骤3：配置镜像源

关于conda和pip的使用优先级见 安装库是优先用conda还是pip。

conda 镜像配置（在base）

bash 复制代码 
# 1. 备份原配置
conda config --show channels

# 2. 添加清华镜像（替换默认源）
conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

# 3. 可选：添加北京外国语镜像
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 4. 验证配置
conda config --show channels

pip 镜像配置（在任何环境均可）

bash 复制代码 
# 1. 创建pip配置文件
mkdir -p ~/.pip

# 2. 配置清华pip镜像
cat > ~/.pip/pip.conf << EOF
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
extra-index-url = 
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    https://pypi.org/simple
trusted-host = 
    pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
    mirrors.aliyun.com
    pypi.org
timeout = 120
EOF

# 3. 验证
pip config list

步骤 4：安装 PyTorch 和常用库

bash 复制代码 
# 确保在rllab环境
conda activate rllab
# 看到：(rllab) gonglab@hzh25:~$

# 安装基础科学库（conda，用清华镜像）
conda install numpy pandas matplotlib scipy jupyter ipython -y
bash 复制代码 
# 安装PyTorch（根据你的CUDA版本，前面运行nvidia-smi的时候已经显示了）
# CUDA 12.x：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 或CUDA 11.8：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

三、配置家用电脑开发环

准备阶段：在家用电脑上安装必要软件

第1步：安装VS Code
第2步：安装Remote-SSH扩展
第3步：确认Tailscale已连接

第一次建立SSH连接（关键步骤）

第4步：在VS Code中启动连接

  1. 点击左下角绿色图标 ><（或者显示 "Open a Remote Window"）
  2. 选择 ：Connect to Host...
  3. 选择 ：+ Add New SSH Host...

你会看到顶部弹出输入框：

复制代码 
Enter SSH connection command (e.g. user@host):

第5步：输入连接命令
在这里输入（替换为你的实际信息）：

复制代码 
lenovo@100.123.45.678
  • lenovo：你的Windows用户名（公司电脑的）
  • 100.123.45.678：你的Tailscale IP（公司电脑的）

按回车后：

  1. 选择SSH配置文件位置 ：选择第一个 C:\Users\你的名字\.ssh\config
  2. VS Code右下角弹出 ：Host added! ✅

第6步：连接主机

  1. 再次点击左下角绿色图标 ><
  2. 现在你会看到 ：100.123.45.678 出现在列表中
  3. 点击它开始连接

第一次连接的重要提示：

第7步：处理第一次连接的安全提示
你会看到弹窗：

复制代码 
The host's authenticity can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Are you sure you want to continue connecting?

这是正常的安全警告，因为第一次连接这台机器。

操作：

  1. 点击"Continue"（不是"Cancel"！）
  2. 稍等片刻（VS Code在后台建立连接）

第8步：选择平台类型
接下来可能看到（可能没有这步）：

复制代码 
Select the platform of the remote host:
1. Linux
2. macOS
3. Windows

如果到目前为止都是按照前面的步骤做的，那选择Linux可能会报错，因为前面最一开始内网穿透其实是针对Windows系统配置的。但实际上我们最终需要的是Linux，因为我们要连接WSL。但是由于针对WSL的内网穿透要稍微麻烦点，所以把这一步放在后面。

这里先暂时选Windows。

第9步：输入密码（第一次需要）
重要 ：这是唯一一次需要输密码！

你会看到顶部弹窗：

复制代码 
Enter password for lenovo@100.123.45.678:

输入 ：你的Windows登录密码（公司电脑的密码）

注意：

  • 输入时看不到字符，正常！
  • 输完直接按回车
  • 如果密码错误，会重新提示

第10步：等待连接完成
VS Code会：

  1. 打开新窗口
  2. 左下角显示 Connecting to 100.123.45.678...
  3. 进度条走动
  4. 最终显示：SSH: 100.123.45.678

连接成功标志：

  1. 左下角状态 ：SSH: 100.123.45.678
  2. 可以打开终端 ：查看 → 终端 或按 Ctrl+
  3. 终端显示 ：lenovo@hzh25 C:\Users\lenovo>

四、针对WSL系统的内网穿透

前面在公司电脑上所做的配置实际上是针对Windows系统所做的内网穿透，因此还并不能使用该电脑上的WSL系统。

针对WSL系统需要单独再做一套内网穿透。

1. 第一步：在 WSL 中安装 Tailscale 客户端

操作 ：在 WSL 终端中，逐行复制粘贴以下命令并执行。

bash 复制代码 
# 1. 导入Tailscale的GPG密钥和软件源（确保安装包来源可信）
curl -fsSL https://pkgs.tailscale.com/stable/ubuntu/focal.gpg | sudo apt-key add -
curl -fsSL https://pkgs.tailscale.com/stable/ubuntu/focal.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/tailscale.list

执行后你应该会看到：

  • 第一行命令执行后通常没有输出，或显示 OK。

  • 第二行命令执行后会显示添加的软件源内容，例如：

    复制代码 
    deb https://pkgs.tailscale.com/stable/ubuntu focal main

接着执行：

bash 复制代码 
# 2. 更新软件包列表并安装Tailscale
sudo apt-get update
sudo apt-get install tailscale -y

执行后你应该会看到：

  • update 命令会滚动刷新软件源列表。
  • install 命令会显示安装进度，最后出现 Setting up tailscale (x.x.x) ... 表示安装成功。

2. 第二步：启动 Tailscale 并登录账号

操作：继续在 WSL 终端中执行。

bash 复制代码 
# 3. 启动Tailscale服务
sudo systemctl start tailscaled

执行后通常没有输出，表示启动成功 。如果遇到 Failed to start tailscaled.service，不用慌，我们有一个备用方案，稍后解决。

接下来是关键步骤：登录。请执行：

bash 复制代码 
# 4. 登录你的Tailscale账号（必须和Windows上的是同一个！）
sudo tailscale up

执行后你会看到 ：

终端会显示一个超链接，格式如下：

复制代码 
To authenticate, visit:
https://login.tailscale.com/a/xxxxxxxxxx
  1. 请完全复制这个链接。
  2. 在你公司电脑的Windows 系统里，打开 Chrome 或 Edge 浏览器，粘贴并访问这个链接。
  3. 网页会显示你的账号，点击 "Connect" 或 "批准" 按钮。

批准成功后，WSL 终端里会自动显示连接成功信息，例如：

复制代码 
Success.

3. 第三步：获取 WSL 的 Tailscale IP 并测试

操作：登录成功后，在 WSL 终端继续执行。

bash 复制代码 
# 5. 查看WSL的Tailscale专属IP地址
tailscale ip

执行后你会看到 ：

会显示 1 个或 2 个 IP 地址 ，一个是 100.x.x.x (IPv 4)，一个是 fd7a:xxxx:xxxx::x (IPv 6)。

请记下 100 开头的这个 IPv 4 地址 ，例如 100.123.45.789。这个 IP 和你 Windows 的 Tailscale IP 不同。

验证网络状态：

bash 复制代码 
# 6. 检查节点状态
tailscale status

你会看到类似输出，确认你的 WSL（主机名可能是 ubuntu 或 DESKTOP-XXX）状态为 Active：

复制代码 
100.123.45.789  ubuntu       your-email@example.com  Linux   active

4. 为 WSL 配置 SSH 公钥登录

WSL 是一个独立的 Linux 系统 ，它有自己的用户账户和 SSH 配置。之前在 Windows 上配置的公钥（在 C:\Users\lenovo\.ssh\ 里）只对 Windows 的 SSH 服务有效。

现在需要把家里的公钥也配置到WSL 系统的 Linux 用户里。

在公司电脑上，进入 WSL 的 Ubuntu 终端，然后按以下步骤操作：

（1）在 WSL 中创建 .ssh 文件夹和授权文件
bash 复制代码 
# 1. 进入你的用户主目录
cd ~

# 2. 创建 .ssh 目录并设置严格权限（非常重要！）
mkdir -p ~/.ssh
chmod 700 ~/.ssh

# 3. 创建 authorized_keys 文件并设置权限
touch ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
（2）将家里的公钥添加到 WSL

现在需要把家里电脑 id_rsa.pub 的内容，放到 WSL 的 authorized_keys 文件里。

方法 A（推荐）：如果 WSL 可以访问 Windows 文件

先把家里电脑的. ssh/id_rsa. pub 文件发送到公司电脑的下载文件夹中。

在 WSL 终端执行：

bash 复制代码 
# 1. 查看你家里公钥的内容（从Windows目录读取）
cat /mnt/c/Users/lenovo/Downloads/id_rsa.pub

# 2. 将公钥内容添加到WSL的授权文件
cat /mnt/c/Users/lenovo/Downloads/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

注意 ：如果 Windows 用户名不是 lenovo，请替换路径中的 lenovo 为你的实际用户名。

方法 B：手动复制粘贴

  1. 在家里电脑 上，用记事本打开 C:\Users\你的用户名\.ssh\id_rsa.pub，复制全部内容。

  2. 在公司电脑的 WSL 终端 里，用 nano 编辑器打开授权文件：

    bash 复制代码 
    nano ~/.ssh/authorized_keys

  3. 将复制的公钥内容粘贴 到 nano 编辑器中（在 WSL 终端里，通常用 Ctrl+Shift+V 或右键粘贴）。

  4. 按 Ctrl+X 退出，按 Y 保存，再按 Enter 确认文件名。

（3）确保 WSL 的 SSH 服务已启用并运行
bash 复制代码 
# 1. 确保SSH服务器已安装
sudo apt update
sudo apt install openssh-server -y

# 2. 启动SSH服务
sudo service ssh start  # 或 sudo systemctl start ssh

# 3. 检查SSH服务状态
sudo service ssh status

如果状态显示 active (running) 就对了。

总结：两个系统，两套配置

现在你拥有了两套独立的 SSH 连接：

连接目标 IP 地址 用户名 公钥位置
公司 Windows 系统 100.123.45.678 lenovo (Windows 用户) C:\Users\lenovo\.ssh\authorized_keys
公司 WSL 系统 100.123.45.789 你的WSL用户名 (Linux 用户) ~/.ssh/authorized_keys (WSL 内)

5. 最终测试：从家里的电脑连接 WSL

现在，回到你家里的电脑 ，打开命令提示符，尝试用新的 WSL IP进行连接：

cmd 复制代码 
ssh 你的WSL用户名@100.123.45.789

请将 你的WSL用户名 替换为你在 WSL 里创建的用户名（第一步安装 WSL 时设置的），将 100.123.45.789 替换为你刚刚记下的 IP。

如果连接成功，你会直接进入 WSL 的 Ubuntu 命令行，不再需要 Windows 密码。

6. 安装速度太慢怎么办？

安装Tailscale的时候发现下载速度极慢，哪怕根据AI的意见修改的镜像源、用了VPN还是没起色。后来还是在Windows下单独下载了.deb安装包，然后直接用安装包安装。

（1）清理缓存并重新安装

这是因为APT有断点续传和缓存机制，中断后会从缓存继续。如果之前用Ctrl+C中断了下载，可能需要彻底清理缓存，强制重新下载。

在WSL终端中，依次执行以下命令：

bash 复制代码 
# 1. 清理已下载的tailscale缓存包（关键！）
sudo apt-get clean
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*partial/*

# 2. 再次更新软件列表（使用新源）
sudo apt-get update
（2）手动下载.deb包安装

  1. 在Windows浏览器中直接下载安装包：

    • 打开Edge/Chrome，访问：

      复制代码 
      https://pkgs.tailscale.com/stable/tailscale_1.94.1_amd64.deb

      (这个版本号是刚才下载时在终端信息中看到的，如需查看其他版本号可访问 https://pkgs.tailscale.com/stable/ 查看)

    • 文件会自动下载到 C:\Users\lenovo\Downloads\（你的下载目录）。

  2. 在WSL中安装此包 ：

    回到WSL终端，执行：

    bash 复制代码 
    # 进入Windows下载目录（注意：lenovo换成你的用户名）
cd /mnt/c/Users/lenovo/Downloads/

# 安装.deb包
sudo dpkg -i tailscale_*.deb

# 安装可能缺失的依赖
sudo apt-get install -f -y

7.其他

家里电脑 SSH 连接失败？
可能原因 ：WSL 内的 SSH 服务器没开。
解决：在公司电脑 WSL 内执行：

bash 复制代码 
sudo apt install openssh-server -y
sudo service ssh start

然后再次尝试从家里连接。

成功后的关键点：两个独立 IP 。现在你有了两个 Tailscale IP：一个是 Windows 的（如 100.123.45.678），一个是 WSL 的（如 100.123.45.789）。远程深度学习请使用 WSL 的 IP。

五、在VS Code中操作远程文件

建立ssh连接

建立ssh连接的过程和前面Windows下的基本一致。另外其实可以在家用电脑的 C:\Users\admin\.ssh\config 文件中做配置，这样之后ssh连接的名称就不用记IP了。下面是一个示例：

ssh-config 复制代码 
# 公司电脑的WSL连接 (主用，用于深度学习开发)
Host company_wsl
    HostName 100.123.45.789
    User gonglab
    # Port 22 可以省略，因为22是SSH默认端口
    # IdentityFile ~/.ssh/id_rsa  # 如果密钥不是默认位置可以指定

# 公司电脑的Windows连接（备用，用于管理Windows文件或服务）
Host company_win
    HostName 100.123.45.678
    User lenovo
    # Port 22 同样可以省略

如何使用这个配置

  1. 在VS Code中连接：

    • 按 F1 打开命令面板。
    • 输入 Remote-SSH: Connect to Host... 并选择。
    • 你会看到一个下拉列表，里面就有你定义的 company_wsl 和 company_win 两个主机别名。
    • 选择 company_wsl 即可连接。

  2. 在命令行中连接：

    • 配置好后，你无需再记IP地址。

    • 打开命令提示符或PowerShell，直接输入：

      bash 复制代码 
      ssh company_wsl

      效果等同于 ssh gonglab@100.123.45.789。

重要提醒：WSL的SSH服务

确保WSL内的SSH服务正在运行，这是连接成功的前提。如果之前没配置，需要在公司电脑的WSL终端中执行：

bash 复制代码 
sudo apt update && sudo apt install openssh-server -y
sudo service ssh start
# 可选：设置开机自启（对于WSL，需要配置Windows任务计划，较为复杂，通常手动启动即可）

远程操作

需要注意的是在WSL中需要重新安装python等插件，对于代码也要选择对应的python解释器，否则解析不了安装的库。

打开远程文件夹,在终端中输入：

bash 复制代码 
cd /mnt/d/Academic/projects
code .

下面是一个示例代码，如果能运行则意味着上述配置成功。

python 复制代码 
import gymnasium as gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# --------------------------
# 1. 定义简单的深度Q网络（DQN）
# --------------------------
class SimpleDQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(SimpleDQN, self).__init__()
        # 极简的全连接网络，适合CartPole这种简单环境
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 64),  # 输入层：状态维度→隐藏层
            nn.ReLU(),                 # 激活函数
            nn.Linear(64, action_dim)  # 输出层：隐藏层→动作维度
        )

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# --------------------------
# 2. 环境初始化与参数设置
# --------------------------
# 创建CartPole环境（经典控制任务，状态维度4，动作维度2）
env = gym.make("CartPole-v1")
state_dim = env.observation_space.shape[0]  # 状态维度：4
action_dim = env.action_space.n             # 动作维度：2（左/右）

# 初始化模型、优化器和损失函数
model = SimpleDQN(state_dim, action_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# --------------------------
# 3. 极简的训练循环（仅用于环境测试）
# --------------------------
def test_training_step():
    # 重置环境，获取初始状态
    state, _ = env.reset()
    total_reward = 0
    done = False

    while not done:
        # 将状态转换为PyTorch张量（适配模型输入）
        state_tensor = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
        
        # 模型预测动作价值
        q_values = model(state_tensor)
        
        # 随机选择动作（简化版，实际DQN会用ε-贪心策略）
        action = np.random.choice(action_dim)
        
        # 执行动作，获取环境反馈
        next_state, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action)
        done = terminated or truncated  # 任务结束标志
        total_reward += reward

        # --------------------------
        # 极简的DQN更新逻辑（仅用于测试）
        # --------------------------
        # 目标Q值（简化：直接用即时奖励）
        target_q = torch.FloatTensor([reward])
        # 当前Q值（模型预测的选中动作的价值）
        current_q = q_values.squeeze(0)[action]
        # 计算损失并更新模型
        loss = criterion(current_q, target_q)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 更新状态
        state = next_state

    return total_reward

# --------------------------
# 4. 运行测试
# --------------------------
if __name__ == "__main__":
    # 打印环境和设备信息（验证配置）
    print(f"✅ 环境加载成功：CartPole-v1")
    print(f"✅ 状态维度：{state_dim}，动作维度：{action_dim}")
    print(f"✅ PyTorch设备：{'GPU' if torch.cuda.is_available() else 'CPU'}")
    
    # 运行5个测试回合
    for episode in range(5):
        reward = test_training_step()
        print(f"回合 {episode+1} | 总奖励：{reward}")
    
    # 关闭环境
    env.close()
    print("\n🎉 所有测试完成！如果没有报错，说明你的DRL环境配置正常。")
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