驱动、Cuda、Cudann

首先声明，由于我自己使用的服务器系统是Ubuntu16.04，所以一下一些命令均是在该系统的Terminal下执行的。

1. 怎样查看自己使用的Ubuntu版本？

以下三种命令都行：

1. uname -a
2. lsb_release -a
3. cat/proc/version

2. 怎样查看系统正在使用的驱动版本？

sudo dpkg --list | grep nvidia-*

3. 怎样查看系统正在使用的Cuda版本？

因为不同的驱动版本对应不同的Cuda版本，所以要想安装Cuda，就必须要先知道自己的驱动是什么版本，官网有 “驱动—Cuda” 的对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#abstract：，自己根据驱动版本，选择适合的Cuda版本，再安装。

方法一：nvcc -V
方法二：cat/usr/local/cuda/version.txt

Cuda下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下面这个图是我笔记本上的驱动版本型号：>=441.22，所以我对应安装了Cuda10.2。

4. 怎样将当前使用的Cuda版本升级为高版本？

由于一些 gpu-版本的深度学习Python库，都要求较高的Cuda版本，比如Cuda8.0仅仅支持Pytorch1.0.0，而Pytorch的最新版本已经达到1.5.1，而且Github上一些开源的代码，往往也需要高版本的Pytorch，那，我们要想使用高版本的Pytorch，就必须要将Cuda升级为高版本，然后相应地，就必须先将驱动升级为高版本。

5. 怎样升级当前使用的驱动版本？

更新系统软件源信息

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa && sudo apt update

系统右上角System Settings——Software & Updates——Additional Drivers，选择可用的nvidia驱动版本进行更新即可（可能需要重启）

Cuda安装完成，接下来需要安装Cudann

根据自己的cuda版本选择cuDNN的版本，点击后会展开对应不同平台的版本：

Cudann下载