Ubuntu20.04安装（卸载）Nvidia驱动、cuda和cudnn

1.nvidia驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

查看驱动：

nvidia-smi

安装驱动：
禁用nouveau：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

找到最后一行，在末尾加入下列内容，将nouveau列入黑名单：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

应用刚才修改的配置：

sudo update-initramfs -u
reboot

重启后验证更改是否生效：

lsmod | grep nouveau

关闭图形化界面（非必要操作，有时不关闭无法完成旧驱动卸载）：

sudo telinit 3

卸载旧版本nvidia驱动：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

安装驱动nvidia上下载的驱动run文件:

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.113.01.run

2.卸载cuda：进入cuda安装文件夹：

cd /usr/local/cuda/bin

执行

 sudo ./cuda-uninstaller

选中全部选项删除

3.查看cuda版本：

nvcc -V

4.卸载cudnn：

sudo dpkg -l | grep cudnn  #查看现存cudnn文件

#按顺序执行三个包

sudo dpkg -r libcudnn8-samples
sudo dpkg -r libcudnn8-dev
sudo dpkg -r libcudnn8

sudo dpkg -l | grep cudnn  #查看现存cudnn文件

ii  cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.961.0-1   amd64   cudnn-local repository configuration files

#这个包和上述三个的删除不一样，需要执行以下语句删除：
sudo apt-get purge cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.5.0.96

#再次查看还有什么cudnn存在
sudo dpkg -l | grep cudnn
#没有输出即为卸载成功

5.安装cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载需要的版本

按照Installation Instructions安装（安装时选项注意不要重复安装驱动driver，其他选上）
环境变量配置（用vim编辑。或者在主目录下Ctrl+H查看隐藏文件，找到.bashrc文件，直接打开编辑）：

vim ~/.bashrc

在文件的末尾加入下面三行：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

随后命令行输入以下命令保存并退出：

:wq!

在添加完环境变量后，需要更新一下环境变量，命令行输入以下命令进行环境变量的更新：

source ~/.bashrc

6.安装cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

进入到cudnn下载的安装路径下，命令行输入以下命令进行解压操作：

tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz //这里cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz是我们下载的cudnn的压缩包

随后在当前路径的命令行终端输入以下三条命令进行cudnn的安装：

sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

7.安装多个cuda，进行版本切换的方法

此种安装方式，是将/usr/local的cuda文件链接到了对应cuda版本的根目录。输入以下命令可以查看当前cuda文件的链接情况

cd /usr/local/
stat cuda

命令行输入以下命令，断开cuda文件与cuda-11.1的符号链接：

sudo rm -rf cuda

命令行输入以下命令，建立cuda文件与cuda-11.6的符号链接：

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.6/usr/local/cuda

8.查看conda当前设置：

conda config --show channels

重置默认镜像源：

conda config --remove-key channels

删除单个镜像源：

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/

增加镜像（清华）：

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

临时使用：

pip install torch==1.8.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

9.查看pytorch和cuda版本对应关系：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

要根据自己的显卡算力选择合适的cuda版本和pytorch版本