【配环境】ubuntu18.04 3080ti显卡+cuda+cudnn+torch

1.打开系统设置中的software & updates

点击 System Settings，选择 Additional Drivers 标签，下面会列出当前显卡可用的驱动版本。 注意：3080ti建议不要安装最新版本驱动
点击Apply Changes即可安装；

2. 验证是否安装成功
   显示显卡当前使用信息如果显示没有找到显卡，重新启动即可。若重新启动也无有效输出则为显卡驱动安装失败。

nvidia-smi

3. 查看显卡型号 lspci | grep -i nvidia
4. 检测显卡型号以及推荐的驱动安装型号
   ubuntu-drivers devices

注意：3080ti只能装cuda11.x

• 查询当前版本cuda型号

ls -l /usr/local | grep cuda

• 修改软连接修改系统使用的cuda

sudo ln -snf/usr/local/cuda-8.0/usr/local/cuda

• 卸载老版本cuda

sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/cuda-uninstaller

• 重新查询看是否卸载成功
• 显卡驱动及CUDA Toolkit最高对应版本
  
• 查询驱动版本

nvidia-smi

• 创建激活虚拟环境

conda info --envs      //列出所有虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all //删除虚拟环境
conda create -n PIPrediction python=3.7
source activate PIPrediction

• 下载cuda11+torch+torchvision pytorch GUAWNAG

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

• cudnn下载

conda search cudnn --info
wget 链接地址
conda install --use-local 本地cudnn包所在的路径

• 验证

nvcc -V  //cuda
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2   //cudnn

python
import torch
print(torch.__version__)  //查看torch版本型号
print(torch.cuda.is_available())  //输出true cuda torch 匹配
print(torch.backends.cudnn.version())   //查询cudnn版本
print(torch.version.cuda)//查询cuda版本

1. CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系