1、更新系统包
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2、安装显卡驱动
使用apt方式安装驱动,多数情况不容易成功,
使用一下方法更佳:
1.查看合适显卡的驱动版本
ubuntu-drivers devices

下载推荐版本

两种方式:①有桌面的,直接双击进行安装。
②命令行:
sudo dpkg -i XXX.deb
2.minicoda 见前面的文章 。Miniconda --- conda documentationhttps://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers
3、安装cuda
查看版本对应

查看pytorch版本对应
安装 11.7版本cuda比较通用
不要使用network版本安装,它会直接安装最新版本,使用离线安装,两个时间差不多

4、安装cudnn
主要对应版本,intel 选86_64 , 系统 20.04.只需要下载一个文件,这里和老版本不太一样。同样双击就可以安装。

最后一把配置环境变量
export PATH="/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}"
torch安装,参考18.04版本