Ubuntu21.04、cuda11.2环境下载显卡驱动、下载 pytorch

（好家伙，装个ubuntu系统和pytorch和实验室的小伙伴搞了好几天）

1、配置系统说明

1 、电脑配置

显卡3070ti

主板是 微星的（带有无线网卡的驱动的）

这里简要说明下，如果主板太新，网卡太新，可能会导致ubuntu系统无法识别网卡驱动，得去网上自己下载对应的linux环境下的网卡驱动，所以很麻烦。最好的办法是装上最新的ubuntu21.04的系统，这样子就可以识别网卡这个驱动。

如果不想太新的ubuntu系统，可以参考教程链接自自己装网卡驱动试试

https://blog.csdn.net/w18816293443/article/details/109457977

又或者尝试上淘宝搜“ubuntu无线网卡”，淘宝上有卖那些ubuntu一插就能用的无线驱动

2 、安装双系统Ubutun系统的教程可以参考B站视频

https://www.bilibili.com/video/BV18W41137XB?from=search&seid=17672455801266292300

ubuntu系统官网下载链接

https://ubuntu.com/(这里注意需要下载ubuntu的系统)

2 显卡驱动的下载（这里个人比较推荐 去官网找linux对应的版本安装驱动，这样比较稳定）

1 、首先是打开 终端 输入nvidia-smi，然后下载系统推荐的包，然后再次输入nvidia-smi命令，系统可能会提醒你安装最新的驱动了。

2 、打开终端 在终端输入 lshw -numeric -C display  查看显卡的驱动

3 、使用您的网络浏览器导航到官方 NVIDIA网站并为您的 Nvidia 显卡下载合适的驱动程序。

或者，如果您知道自己在做什么，则可以直接从Nvidia Linux 驱动程序列表下载驱动。准备好后，您应该会得到一个类似于下图所示的文件：

NVIDIA-Linux-x86_64-460.67.run    这里特别需要注意下载的驱动程序，如果装的 系统 的英文版本的要选 US ，如果是中国版本就选 chinese

4 安装前，我们最好更新一些系统的包

sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt update
sudo apt install build-essential libc6:i386

5 禁用 Nouveau Nvidia 驱动程序

Ubuntu 系统默认安装好是使用的一个开源的驱动：nouveau，我们要安装官方的驱动需要先禁用这个开源驱动，方法如下，依次执行：

sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"

执行完上面两条指令后，我们使用如下命令看看是否成功禁用了开源驱动：

cat /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf。如果和下面一样，表示成功了。

$ cat /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

6 重启系统 

可以使用命令  sudo reboot

7 sudo telinit 3。然后按快捷键：CTRL+ALT+F1 进入字符界面，输入用户名和密码，然后登录系统，进入我们保存下载 NVIDIA 驱动的目录，默认是：Downloads/ 目录，cd Downloads/，然后执行：bash NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run。注意：NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run 要根据你下载的驱动文件的名字相应改动。

这里需要注意的是 安装的过程会让你选择  一直选 yes 或者 continue 就行

8 安装完成后重启系统就可以点击软件列表中的 NVIDIA 的配置软件配置显卡驱动了

再次输入nvidia-smi就可以查看显卡的驱动

9 至此 显卡驱动安装成功。进行下一步安装pytorch GPU版本

3 安装pytorch

由于cuda是11.2 版本的

刚刚开始还很苦恼 无法使用官网的使用一条命令直接安装。

然后还去 查看了对应的cuda11.2的版本，发现没有 ubuntu21.04版本的

所以最后没办法就尝试使用pytorch官网上的命令安装cuda11.1。试试能不能实现向下兼容（事实证明是可以的）

这里个人建议安装 cuda11.1 --pytorch1.8.0的  这样要是因为版本报错 网上可以找到很多教程。

1 、安装好的pytorch

2、 尝试输入命令 查看是否成功(看到返回True则证明安装成功)

import torch
print(torch.cuda.is_available())
>>>>True