禁止系统内核更新(uname.txt)

在软件和更新的附加驱动里选择nvidia-driver-470(tested)

在关机前运行sudo prime-select intel（切换集显，方便开机，如果忘了就需要进ubuntu高级选项、recovery、root）

开机后运行

• sudo prime-select nvidia（切换独显）
• sudo modprobe nvidia（挂载独显驱动）
• nvidia-smi（显示独显信息）

安装CUDA

• 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• 安装时用空格取消安装驱动（因为已经安装过了）
• 查看版本：nvcc -V

设置环境变量

• export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
• export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

安装cuDNN

• 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
• 先后运行deb、dev.deb、samples.deb

安装anaconda

• https://repo.anaconda.com/archive/
• (更新时用：conda update --all conda upgrade --all 这两条命令完全一致，没有区别) 打开：anaconda-navigator

安装pytorch

• conda create -n conda_pytorch
• conda activate conda_pytorch
• conda install pytorch1.11.0 torchvision0.12.0 torchaudio==0.11.0
• cudatoolkit=11.3 -c pytorch

验证：在conda_pytorch环境下:

import torch
torch.__version__
torch.version.cuda
from torch.backends import cudnn
cudnn.is_available()
torch.backends.cudnn.version()

实测不提前装cuda和cudnn，只装pytorch上述指令的输出也正常（必须启用独显）

安装terminator

• sudo apt install terminator
• Ctrl+Shift+T 打开终端
• Ctrl+Shift+E 水平分割终端
• Ctrl+Shift+O 垂直分割终端
• Ctrl+Shift+W 关闭当前终端
• Ctrl+Shift+Q 关闭所有终端