搭建WSL2+CUDA+Docker以解决Windows深度学习开发问题的简化步骤如下：
首先，确保你的系统符合Windows 11的硬件要求。对于beta或dev通道的升级，请参阅相关指南以确保硬件兼容性。请注意，不符合要求直接尝试可能会导致版本过低或升级风险。
在完成系统配置后，进入下一步。安装GPU驱动，此过程将自动安装CUDA、DirectML、DirectX，无需在WSL中额外安装任何Linux显示驱动。
接下来，安装WSL2。建议使用Ubuntu作为分发版，操作步骤参照官方文档。
继续，安装CUDA。在WSL2环境下执行指定的CUDA Toolkit下载链接中提供的脚本，确保选用与系统兼容的版本。
紧接着，安装Docker。避免使用Docker for Windows，因为它可能无法正常识别GPU。在WSL2内安装nvidia-docker，即可确保深度学习框架的GPU加速。
至此，深度学习开发环境已搭建完成。进入WSL2环境后，可能会遇到一个错误提示，这是由于当前版本的错误警告，未来版本将修正此问题。请放心继续，因为深度学习框架容器在WSL2中仍然能正确检测并使用NVIDIA GPU加速。
最后，进行Python交互模式，一切应顺利进行。深度学习环境已准备好，享受使用CUDA、WSL与Docker的高效深度学习开发体验吧！
为了进一步优化性能，可以参考相关文章或指南进行WSL扩容。
相关资源与参考资料包括最新的CUDA + WSL + Docker指南、Docker Desktop WSL 2后端文档等。
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回答时间：2025-01-31 00:48
