安装ubuntu20.04 遇到的问题，及cuda、cudnn、tensorrt安装提示
网卡Realtek Semiconductor Co., Ltd. RTL8125 2.5GbE Controller 驱动异常
貌似是这款网卡和20.04的bug，网上搜索让替换驱动，但是驱动下了，跑去Ubuntu安装发现，gcc没有，make没有，，无奈，需要离线安装Ubuntu环境，这里记录一下过程
主要参考：https://blog.51cto.com/u_2221384/2547041
https://blog.csdn.net/lc_2014c/article/details/84190765
第一个教程，挂在iso的时候，报错无法point cdrom 无奈，改为挂载到/media 上了。
然后配置 source.list的时候，按照第一个教程不行，按照第二个教程的方法二，用sudo apt-cdrom -m -d=/media add 添加到source中成功，但是最后用apt按照的时候一直如图
搜索让一直enter就好，但是吧貌似是我没耐心，最后灵机一动，修改source 仿照教程一的格式，最后成功了。具体写法没记录下来，写在儿当提示，当然最好记得把source.list还原回去，之前记得备份。
也试过用iso里的main下，一个一个deb包的去离线装gcc，但是依赖太多，始终没法安装成功，也有这种操作，感觉能行但太麻烦还容易出错，最后还是挂载iso 改apt为本地源这个方法解决了问题。
开启vino Ubuntu自带远程桌面遇到的问题
更加推荐多人远程桌面的，见
开启vino：
按照教程一步步即可：https://www.jianshu.com/p/e670a9a26989
最后开启了自启动服务之后，不要终端reboot，要去右上角正常点击关机，最后选择重启，我最后这样菜成功开启了自启，感觉是玄学，估计是因为教程中的自启方法是基于gnome的，你终端reboot似乎无法触发，要桌面去重启，，，最后解决的办法，是去设置里找到sharing 然后把屏幕共享打开，后面反正我就不管怎么样重启也没问题了
更换软件源
更换清华源：
注意一定要对应好版本，否则悔恨终生啊。我就是之前装了20.04 lts 结果网上找教程更换清华源，结果复制的源是18.04的，，后面更新了一段时间后终于登录桌面之后黑屏，，最后发现是添加支持语言，语言输入法那块出了问题，最后修改源，重装输入法，解决。
红框框其实就是Ubuntu版本代号，我之前弄错的是bionic，结果系统是20.04，却一直更新18.04的软件源，，你品，你细品，，，
设置中文输入法
为了友好使用，一开始系统语言都用的英文，那么去区域与语言里添加输入法是看不到中文智能拼音的。曲折点设置就是先把语言改成汉语，提示重新登录，之后在去添加输入法里就有智能拼音了，最后再把语言改成英文即可。哈哈哈
配置cuda、cudnn、tensorrt遇到的坑
前期由于rtx3080ti驱动版本的最高支持cuda版本是11.4，结果后面cuda装的11.4的，cudnn也配的11.4的，然后装pytorch，发现人家支持到11.1，吓一跳，结果装了之后还是正常跑，，结果意外来了，最后装tensorrt居然只支持到11.3……不信邪装上去，，最后sudo apt-get install tensorrt报错如下图：
让装cuda11.3，，，我特么，，，哎，决定装11.3了，，，，
所有下回装环境，一定要看各跟环节最高支持到cuda版本，选择其中最低的才最稳，，
关于驱动和cuda版本支持问题，一般用nvidia-smi下看到的cuda版本是最高支持版本，具体该驱动支持不支持cuda版本可用看：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
我的driver version是470.57.02 别看>= 看等于就好，，我特么470的驱动去装11.3就是不行，装完cuda,然后nvidia-smi就报错了，要么不匹配，要么重启之后干脆找不到设备，看nvidia-smi下面的cuda版本，那个才不容易出事。
用runfile在安装CUDA的时候别让它自动帮你安装驱动，你要去看看系统支持的驱动有哪些，如果和这个funfile里的可以对上可以考虑装，但一般别这样，自己根据系统支持的驱动选择高一个或者低点的版本安装
查看系统支持驱动：ubuntu-drivers devices 一般会有推荐的高的和推荐的低的各一个版本，桌面版你就别装server了，，
确认好显卡驱动之后，和tensorrt支持的cuda版本，两者做取舍，**最终安装了460版本的驱动，支持最高cuda11.2.2 然后tensorrt此时也能支持该版本的cuda。**最新的470版本支持cuda11.4，当前tensorrt无法支持的该版本cuda……
安装好显卡驱动之后，下面进入正题 cuda cudnn tensorrt安装
cuda安装提示
cuda地址
用deb的安装方式 把官网步骤走完，安装11.3.1完之后 /usr/local 下面多了三个文件夹 cuda cuda-11
uda-11.3
环境变量添加，官网安装最后的Post-installation Actions有提到
sudo vim ~/.bashrc
#添加 注意11.4，这个看自己安装的版本
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
# when using the runfile installation method 即用的runfile安装的cuda还得加lib。我是64位
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
nvcc -V看成功没有
RUNFILE安装之后配置环境变量有差异，文件夹也只有cuda-11.3，后面这种方式安装tensorrt安装失败故此先放弃runfile安装，同样我觉得runfile是给离线安装用的哈哈。
关于下载已安装cuda和cudnn 多次失败，用的这些语句删除,参考
To remove CUDA Toolkit:
$ sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "*cufft*" "*curand*" \
"*cusolver*" "*cusparse*" "*npp*" "*nvjpeg*" "cuda*" "nsight*"
To remove NVIDIA Drivers:
$ sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"
To clean up the uninstall:
$ sudo apt-get autoremove
然后在看看/usr/local下有没有cuda文件夹，有点话删除了就好。
cudnn安装提示
见官网教程
cudnn 下载地址
tar安装方式
解压之后关键下面这三句：
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
看完教程，其实貌似用deb安装方式更好，因为后面验证是否安装成功的教程感觉是基于deb安装方式才有的，换句话说，tar安装方式你不知道如何去验证安装成功了没，，，。
卸载提示
dpkg -l | grep cudnn
看到包名
然后sudo dpkg -r xx即可
如果是tar包安装的方式，哈哈 建议/usr/local下的cuda文件夹删除就好了，，，当然了，，cuda跟着没了
tensorrt安装提示
主要看官网教程
tensorrt 下载
安装tensorrt 先装好cuda和cudnn pycuda
按照教程 对于
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo- o s − {os}- os−{tag}/7fa2af80.pub
可在 /var 下找到 /var/nv-tensorrt-repo … 其实就是说的这个，将此仓库用apt-ley添加，在进行后续安装
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-ubuntu2004-cuda11.3-trt8.0.1.6-ga-20210626/7fa2af80.pub
最后安装完tensorrt之后 实际上只是c++的，
如果还要python的官网教程后面的安装pip Wheel File Installation，嗯也可以上面c++不装，独立装python的。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-pip
至此大功告成！
当然以上是基于deb包的安装方式，第一步deb安装好了c++ 第二步安装对于python tensorrt的支持
官方教程里还有对于tar包安装方式的教程。我就没尝试了，，对于离线安装估计用这个合适
卸载tensorrt：sudo apt-get purge “libnvinfer*”
总结一下教训
一开始没有注意对应好显卡驱动、cuda版本、tensorrt最高支持cuda版本的问题，导致了后续一系列到底问题
如果只装python的倒是轻松，会自动匹配cuda版本装合适的tensorr版本及其依赖
记录一个坑，关于tensorrt版本不一致，tensorrt和对于cuda版本不一致
网上搜到的：
1、使用TensorRT生成.engine文件时报错：
TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.3.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.0
问题原因：CUDA版本不对
解决，重新安装对应版本。
我遇到的只是警告：
[W] [TRT] TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.5.1 but loaded cuBLAS/cuBLAS LT 11.4.1
估计是装的时候，cuda和tnesorrt还是对应上了的，只是不是最佳的对应所以有这么个警告
网上搜到的：
2、本机GPU为gtx 960M，目标机器GPU为P2000，程序在目标机器运行报错：
[E] [TRT] …/rtSafe/coreReadArchive.cpp (41) - Serialization Error in verifyHeader: 0 (Version tag does not match)
问题原因：猜测是显卡类型不一致导致目标机无法反序列化.engine文件
解决：在目标机器上编译生成.engine文件
我遇到的：转换文件是在rtx3080ti，tensorrt是8.0.1.6-1+cuda11.3 用在nx上跑，结果报错如下：
[TensorRT] ERROR: coreReadArchive.cpp (38) - Serialization Error in verifyHeader: 0 (Version tag does not match)
[TensorRT] ERROR: INVALID_STATE: std::exception
[TensorRT] ERROR: INVALID_CONFIG: Deserialize the cuda engine failed.
官网解决方案是升级到tensorrt版本一致最好，我打算升级到一致试一试，如果不行就尴尬了，可能还真跟设备扯上关系就只能在目标设备编译生成engine文件了。
测试结果，最后板卡和服务器的tensorrt环境一致了，结果报错：
[TensorRT] ERROR: 6: The engine plan file is generated on an incompatible device, expecting compute 7.2 got compute 8.6, please rebuild.
最后查资料：
https://111qqz.com/2020/03/tensorrt-model-compatibility-notes/
https://forums.developer.nvidia.com/t/problem-loading-trt-engine-plan-on-another-machine/68592
Engine plan 的兼容性依赖于GPU的compute capability 和 TensorRT 版本, 不依赖于CUDA和CUDNN版本.
简单来说,在使用同样TensorRT版本的前提下,在具有相同compute capability 的GPU上的模型是可以通用的.
但是cuda版本是依赖于GPU的compute capability的. 也就是比较新的GPU(对应较高的compute capability)无法使用低版本的cuda.
tensorrt 的序列化和反序列化操作只能在特定硬件上做，两个操作最好在同一硬件，至于compute capability一致的硬件行不行我也没试过，，，
哎愁啊