一、安装显卡驱动
1.操作系统安装完成后，安装显卡驱动，这里建议使用系统Additional Drivers，勾选需要安装的驱动，点击右下角的应用，就自动开始安装。（Windows操作系统在官网https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 下载驱动并运行安装）
2.安装重启后运行一下nvidia-smi，如果正常运行出结果，说明显卡启动安装正常。
二、安装CUDA
1.进入NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）找到对应操作系统的CUDA并运行命令以下进行安装，我这里用的是CUDA11.8（RTX30系显卡）。
在终端立下面命令：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
2.因驱动已经安装完成，安装CUDA时请将安装驱动的X取消，完成安装。
3.安装完毕后，运行下面指令配置环境变量。
sudo gedit ~/.bashrc
在下方加入这两行：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64
运行下面指令更新环境变量：
source ~/.bashrc
（Windows操作系统下载后直接运行安装即可）
4.运行下面指定检测是否完成安装，如果结果为下图所示，表示安装完成。
nvcc -V
三、安装cuDNN
1.进入NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive）我这里用的是cuDNN v8.6.0。
2.下载后，在文件所在文件夹打开终端，运行下面指令进行安装。
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb
3.根据提示运行拷贝命令
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163/cudnn-local-FAED14DD-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
4.运行下方命令安装三个deb文件
cd /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163/
sudo dpkg -i libcudnn8_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb
（Windows操作系统下载后解压缩，将bin、include和lib文件拷贝到下图路径11.1改成对应的版本，比如11.8）
5.运行下面指定检测是否完成安装，如果结果为下图所示，表示安装完成。
cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_version_v8.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
四、Miniconda管理器
1.进入官网选择合适的版本（https://repo.anaconda.com/miniconda/），我这里选择的是Python3.8的版本。
2.下载后在所在文件夹打开终端，通过下面命令安装，安装过程中会询问协议、安装位置和环境变量等，直接yes和默认即可。
chmod +x Miniconda3-py38_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh
sudo Miniconda3-py38_23.11.0-2-Linux-x86_64.sh
（Windows操作系统下后直接运行安装即可）
五、安装Pytorch
1.进入Pytorch官网选择合适的版本（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）这里用的是v2.1.2。
2.用pip安装完成后，运行下面命令，检测是否安装成功并启用了GPU，如果结果为下图所示，表示安装成功。
ipython
import torch
print(torch.cuda.is_available())
六、其他
在使用CUDA11.8版本的时候，发现使用GPU版本的TF（推荐使用TensorFlow 2.11.0）时会提示缺少libcusolver.so.10，发现文件中只有libcusolver.so.11，找到路径，使用命令（cp libcusolver.so.11 libcusolver.so.10）将libcusolver.so.11复制后，改名为libcusolver.so.10，解决问题。（Windows操作系统可以直接将libcusolver.so.11复制并改名）
