ubuntu18.04下安装cuda, cudnn，Anaconda3(python3), pytorch, 显卡gtx 1080Ti

一. 更新显卡驱动: 参考博客：https://blog.csdn.net/gdymind/article/details/82153643

      可以用nvidia-smi命令进行查看：

nvidia-smi

二. 安装cuda10,cudnn，可以参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32408773/article/details/84112166，

                                                                       https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036

1. NVIDIA 各个版本的cuda: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. cudnn下载：需要注册帐号才能下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

3. 安装好后，可以用nvcc -V，查看cuda版本

nvcc -V

4. 查看显卡信息：https://blog.csdn.net/a784586/article/details/78688842

三. 安装Anaconda3，参考官网：https://www.anaconda.com/distribution/

1. 早期版本下载，可以参考网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D

  anaconda与python版本的对应：https://blog.csdn.net/weixin_40444270/article/details/83420020

2. 配置清华源，可以参考博客：https://blog.csdn.net/yangzhengzheng95/article/details/86222094

3. 安装好后，可以参考博客创建虚拟环境等：https://blog.csdn.net/yangzhengzheng95/article/details/86222094

四. 安装pytorch，参见pytorch官网：https://pytorch.org/，及博客：https://blog.csdn.net/yangzhengzheng95/article/details/86222094

pytorch中查看gpu的信息

import torch

torch.cuda.is_available()      # cuda是否可用

torch.cuda.device_count()      # gpu的数量

torch.cuda.get_device_name(0)  # 0号gpu的名字

注：在ubuntu下可能存在可以通过命令行导入pytorch，但是在pycharm中不能导入，并且报如下错误：

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory，解决方法，一般是cuda添加环境变量的问题，可以参考如下博客：

https://blog.csdn.net/qq_34374211/article/details/81018320

https://blog.csdn.net/SJTUzhou/article/details/83931884