安装Pytorch的填坑记录（Ubuntu 16.04+python 3.6+CUDA 9.1+Pytorch 0.3.1）（一）
我们尝试深度学习的研究，一定会用到GPU，因此，一定会使用到显卡驱动和CUDA. 在这里，楼主用的是GTX1080显卡和CUDA 9.1，大家可以选择适合自己的显卡驱动。
1.查看自己的显卡信息，去官方网站查询是否支持CUDA
$ sudo lspci | grep -i nvidia
2.如果支持，下载合适的显卡驱动和cuda
显卡驱动地址：http://www.geforce.cn/drivers
cuda安装包地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads （建议下载.runfile文件）
3.安装NVIDIA驱动程序
（1）卸载之前的Nvidia驱动
$ sudo apt remove --purge nvidia*（2）禁用nouveau驱动
$ lsmod | grep nouveau如果有输出，则代表nouveau正在运行， 需要我们手动禁掉nouveau。在Ubuntu16.04中，我们可以通过以下操作禁用nouveau：
$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在打开的文件中输入：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
如果提示没有vim，则需要手动安装：
$ sudo apt-get install vim然后重启电脑，再次执行：
$ lsmod | grep nouveau没有输出，说明我们已经完成了这一部分内容。
（3）安装驱动
a. 按Ctrl+Alt+F1进入命令行模式
b. 关闭图形界面:
$ sudo service lightdm stopc. 进入Nvidia驱动文件目录并安装
$ sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run //获取权限
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files //安装驱动
$ sudo reboot
$ service lightdm restartd. 验证Nvidia驱动安装情况
$ nvidia-smi如果打印出显卡信息，则说明没有问题。
4.安装CUDA
（1）按Ctrl+Alt+F1进入字符终端界面，登录成功后， 关闭图形化界面
$ sudo service lightdm stop（2）进入安装目录下，运行以下命令
$ sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run单击回车，直到提示“是否为NVIDIA安装驱动？” 选择否，因为已经安装好驱动程序，其他都是默认。
（3）会看到缺少一些库，需要添加库文件
$ sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev（4）重新启动图形化界面
$ sudo service lightdm start（5）设置环境变量。 终端中输入
$ sudo vim /etc/profile在文件末尾输入（64位系统中）
$ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH保存文件，并重启。
（6）验证CUDA Toolkit
$ nvcc -V（7）编译cuda提供的例子，看cuda能否正常运行
$ cd /home/user_name/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples
$ make在编译完成后，继续输入：
$ cd bin/x86_64/linux/release
$ ./deviceQuery