Ubuntu环境下的cuda安装

检查显卡驱动

在终端输入nvidia-smi

可以查看到当前的显卡驱动版本，如果无法查看，则说明尚未安装nvidia驱动，在软件和更新中点击附加驱动，选择对应版本的驱动即可自动下载。

右上角也会出现cuda版本，个人理解并不是已经安装了那个版本的cuda，而是支持安装的最高cuda版本
可以通过nvcc -V检查是否已经安装了cuda

下载cuda

从下面地址下载对应版本的cuda安装
cuda下载地址

Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)
ubuntu cuda/cudnn 最新版安装及检查方法（亲测有效-2021-06-25

事实上如果使用conda的话，不需在系统里安装cuda，直接在conda虚拟环境中安装对应版本的cuda即可,
不需要自己装cuda了，只需要按照pytorch官网的安装命令，安装cudatoolkit包就可以，里面自带了cuda和cudnn。

如图选择11.7版本的cuda，复制下面代码在conda虚拟环境中即可
这里官网有对应版本所以可以，没有直接复制代码的版本需要看pytorch是否支持你的cuda版本

在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu）、pytorch

测试cuda

终端进入虚拟环境中，用nvcc -V检查是否已经安装了cuda
进入python中配置好虚拟环境后测试

import torch
from torch.backends import  cudnn

print(torch.cuda.is_available())
torch.zeros(1).cuda() #上面一行有可能是True但是cuda版本不匹配等原因实际上并没有安装成功，要看这一行报不报错
print(cudnn.is_available())

结果应该是这样