先说结论，如果后续要装CUDA，不要用Deepin的显卡驱动管理器安装驱动，应该从nvidia官网装驱动
问题手贱点了升级系统内核，升级完发现显卡驱动也不适配了，图方便在显卡驱动管理器中点击升级，升级完成后命令行输入nvidia-smi
显示正常，驱动安装结束！开开心心装cuda，装完nvcc -V：
耶，cuda也是正常的，安装完成！
然而在用pytorch的时候莫名其妙报了这样一个错：
UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero.解决
我重装了n遍cuda、pytorch、anaconda，试了网上的n种办法都没用，包括但不限于：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
apt-get install nvidia-modprobe
sudo aptitude install cuda
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
都无济于事，最后这种还白白占了我几个G的空间。
最后索性卸了显卡驱动管理器中的驱动，自己老老实实从官网装，居然就成功了。
- 官网选自己显卡对应的驱动版本下载https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
- crtl+shift+f2进入命令行界面，并关闭图形界面：sudo service lightdm stop
- sudo bash xxx.run安装驱动，期间可能会各种报错，比如：ERROR: Unable to load the 'nvidia-drm' kernel module.不用管，不影响结果。nvidia-smi有这样的输出说明驱动安装成功：
注意到这里右上角有个CUDA Version，意思是11.4以下的CUDA都能装，去https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选一个11.4以下的。
可以先去看看tensorflow适配哪些CUDA版本https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。
到这一步就可以sudo service lightdm start开启桌面了，不然总是心惊胆战的。 - sudo bash xxx.run安装cuda， 只需要装第二个toolkit就行。
注意到第一个是Driver，我们已经装过了（试过直接装这个driver，没一次成功，所以还是先去把driver装好再说），下面的samples等完全可以不装。在option里修改安装路径到/home/用户名/cuda。 - sudo vim ~/.bashrc，在最下面加入这几句：
#修改了安装路径 CUDA_HOME=home/用户名/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin/ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
- 最后source ~/.bashrc，再nvcc -V，成功。pytorch试一下：
import torch print(torch.cuda.is_available()) >>>True
就装好啦！
