经过上一期《派玩python之Jupyter使用远程kernel（2）》的介绍也有一段时间了。 这次继续介绍如何使用WSL环境(运行端）作为主要Python运行环境，满足如机器学习，显卡硬件设备等运行要求，并且连接到远程树莓派部署的Jupyter编辑器（开发端）上开发写代码。 WSL2环境设置 WSL是Microsoft开发的Linux子系统，可以方便地在Windows操作系统上进行类Linux系统开发。本例使用WSL2上安装的Ubuntu子系统进行演示。 WSL安装和SSH安装设置 我们假设你已经安装好了WSL，如果没有，请自行查看WSL安装文档。 安装完成后， 执行wsl -l, 输出类似以下内容，就是安装成功了。 适用于 Linux 的 Windows 子系统分发版: docker-desktop-data (默认) Ubuntu-20.04 docker-desktop 如果有多个WSL子系统，比如我这个是3个，并且默认不是你想要的WSL，那么接下来所有wsl命令都需要指定。 为了不这么麻烦， 务必执行类似以下命令切换默认系统就可以了。我这里默认使用Ubuntu-20.04这个。 wsl -s Ubuntu-20.04 接下来参考网上，进行安装配置SSH相关内容： 在wsl2下重装ssh
