1. 安装驱动
终端输入以下命令查看推荐驱动版本
$ ubuntu-drivers devices
输出如下：
这里显示推荐版本为 515 版本
再在终端输入 sudo ubuntu-drivers autoinstall 即可自动安装，或者输入 sudo apt install nvidia-driver-515 安装，然后 sudo reboot 重启系统即可
运行 nvidia-smi 命令，查看驱动是否安装成功
返回的信息显示，安装的显卡驱动版本为 515， 最高可支持 11.7 的 cuda；到这里就说明我们的驱动已经安装成功了！！！
2. 安装 cuda
具体安装何版本的 cuda 取决于 pytorch 的版本。进入pytorch官方安装页面，选择对应的版本
这里显示 pytorch 1.12 版本对应的 cuda 是 11.6。现在我们就可以去 cuda
下载页面下载对应程序包
点击进入，选择自己系统对应的版本，在终端中运行其提供的命令即可
3. 配置环境变量
进入根目录，修改 bashrc 文件并添加环境变量。这一步的目的是为了让程序能够找到 cuda 的位置
$ cd ~
$ vi .bashrc
向 .bashrc 文件末尾添加如下内容
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME
终端运行 nvcc -V 命令查看是否成功
4. 安装 pytorch
直接终端运行官方提供的下载命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge
下载安装失败
尝试清华源
先生成 conda config --set show_channel_urls yes 生成 .condarc 文件
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
再次失败
开始面向 csdn ，寻找解决办法，参考了该篇博客：总结：使用anaconda清华镜像源安装pytorch1.12.0stable版失败的问题综合，以及对应的解决方案，尝试未果，放弃！！！
改为安装 cuda11.3 的 pytorch
终端运行安装命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
安装未报错
顺利安装完成
测试一下
gpu 可以正常使用，nice ！！！