深度学习环境配置
安装显卡驱动
安装显卡驱动：
sudo apt install ubuntu-drivers-common # 安装 ubuntu-drivers 工具
ubuntu-drivers devices # 查看可用的 NVIDIA 驱动程序版本
sudo ubuntu-drivers autoinstall # 自动安装推荐的驱动版本
sudo apt install nvidia-driver-450 # 也可以安装特定版本的驱动程序，这里版本号为 450
安装完成后重启：
sudo reboot
安装 CUDA
由于 PyTorch 版本要和 CUDA 版本一致，而 PyTorch 可能尚未支持最新的 CUDA 版本，因此最好先去看看 PyTorch 能安装哪些版本的。可以在 CUDA Toolkit Archive 找到历史版本的 CUDA。
在 CUDA Toolkit Downloads 页面填写表格，获得安装命令。
可以使用 nvcc -V 命令检查安装的 CUDA 版本。
安装 cuDNN
在 cuDNN Downloads 页面填写表格，获得安装命令。注意版本要和 CUDA 版本对应。
可以通过以下 Python 命令来检查 cuDNN 版本：
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
安装 PyTorch
不要使用命令 conda install pytorch 来安装 PyTorch，这样会安装到 CPU 版本的 PyTorch。
打开 PyTorch 官网，往下拉，填写表格后获得安装命令。
要验证自己安装的 PyTorch 是否为 GPU 版本，可以运行 Python 命令：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
输出 True 则表明安装了 GPU 版本。
参考：深度学习环境配置 | 动手学 CV - Pytorch