step1：显卡驱动安装
本机含一张集显以及一张3080，ubuntu装好后，系统默认使用集显，打开 设置-详细信息 部分即可查看
故先安装NVIDIA的显卡驱动，打开 软件与更新（software & update）- 附加驱动?选择对应版本的驱动即可
详细信息，可在终端中，输入 nvidia-smi 即可查看
附：集显和独显之间的切换（独显一般更为费电）
（1）图形化界面切换，终端输入?nvidia-setting?选择 NVIDIA（Performance Mode) 或 Intel(Power Saving Mode)
（2）命令行切换，直接
sudo prime-select query # 查看当前使用显卡
sudo prime-select nvidia # 切换nvidia显卡
sudo prime-select inetl # 切换intel显卡
注：每次切换，需要重启才可以生效
step2：CUDA安装（官网下载）
这个链接是我下载的11.4，如需要其他版本，在这个网页前后找一下即可
?选择对应的系统、架构、还有版本，在installer type这里，两种本地安装，一种network是在线安装，也就是下载安装包在本地装，还是实时下载。网上大部分教程都选择runfile下载，因为其安装指令更加简洁。
这里有一个问题是，我用第一句 wget xxx 输入到终端时，一直看不到进度，也不知道下载了多少，但是弹出了一个链接，复制这个链接用浏览器打开，我用的是chrome，就可以下载下来。网速还可以。
下载后会得到一个文件，我这边是?cuda_11.4.1_470.57.02_linux.run 的文件
然后，可以转到文件所在位置，然后输入第二条指令，sh xxx 的安装指令，也可以直接输入 sudo sh 然后用鼠标把这个从所在位置拖拽到终端 sudo sh 后面，相当于给出他的绝对位置
然后会有相应提示安装，如果前面已经装了驱动，这边会提示continue\abort之类的，选择 continue即可，然后 accept 他的协议
这是网上的图片（侵删），也就是如果已经做了 step1 安装过 driver 的话，这里就不选 第一项，然后 install
?这里包括三个内容，一是简单介绍现在的环境，二是提示要配置路径，三是介绍如何卸载CUDA
关于配置路径，我建议直接打开 CUDA 教程，按那里面配置，这是官方提供的，网上教程在这里有些出入我不确定，按照教程里的配置没有出现问题，所以推荐使用官方教程
打开 /.bashrc 文件，有很多种编辑方式，我用的是vim，如果没有装的话可能要安装 vim，或者用其他编辑方式
在终端输入 sudo vim ～/.bashrc?，按下 ? 键进入编辑模式，在最后的位置，
第一句，输入 export PATH xxx，
第二句，64 位输入 xxx /lib64\ xxx，32位输入 xxx /lib\ xxx
编辑好后，按 esc 进入命令模式，输入：wq，写入退出。这部分是 vim 的使用。
退出编辑后，输入 source ~/.bashrc，相当于刷新一下，让系统知道设定了什么PATH
然后即可检查CUDA安装是否成功，cd 到 deviceQuery文件去，然后 make
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
?
?最终 Result = PASS 意味着CUDA安装完毕。
或者，输入 nvcc -V 也可以验证
?step3：安装cuDNN
官网下载，需要注册，登陆，然后选择对应版本下载
官方指南，进cuDNN感觉挂vpn访问会更加顺畅。
把下载下来的文件解压，进入下载的文件夹，
输入 tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz
?然后输入三个 sudo 把相应文件复制到 CUDA 的目录里，就算装完了
验证cuDNN，这部分因为安装部分给了好几种安装方法，这里用的是最简单的方法。而教程中给出的cuDNN的验证方法是针对 Debian 安装给出的
?debian安装方法自行查看教程，我对文件复制方法如何验证还没有很明白，我在安装pytorch 后，输入?torch.cuda.is_available() 返回的是true暂时不知，还有什么其他问题
最后，安装 pytorch，我的 CUDA 是 11.4，但在安装界面，选择11.1仍然是可行的
同时，我用pytorch可以查看 CUDA 、cuDNN 以及 pytorch版本
?
至此，整个过程算是完成了?