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因為電腦漏洞的原因，將Ubuntu18.04換成了20.04，無奈要重裝PyTorch等環境，只有CUDA11.0以上版本才支持Ubuntu20.04，所以安裝了CUDA11.0、cuDNN8.0.5及PyTorch1.7.0，這里記錄下程序，以備后用，
1、首先在Nvidia官網下載適合自己機器的CUDA版本，官網下載，本次使用 runfile 的方式安裝，如圖所示：
在終端輸入： wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
下載完成后輸入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
如果電腦沒有安裝Nvidia顯卡驅動，安裝會順利進行；若已經安裝了Nvidia驅動，會提醒移除，此時我們先Abort，如下圖，
有一個簡單的方法可以移除已安裝的Nvidia驅動，在Software & Updates里面找到Additional Drivers，選擇Ubuntu系統自帶的驅動，Apply changes后，重啟，如下圖
重新輸入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
下面界面中輸入 accept 回車，
下面選擇 Install，
安裝完成，顯示如下圖，
2、根據提示的資訊，我們需要配置環境變數，打開 bashrc 檔案，
輸入： sudo gedit ~/.bashrc ，然后在檔案末尾添加下面3行（第1行是注釋），保存
# CUDA Soft Link
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
然后重繪環境變數，輸入： source ~/.bashrc
3、測驗CUDA是否安裝成功，
輸入： nvcc -V ，顯示如下圖，說明成功，
4、安裝cuDNN 8.0.5，官網下載（未注冊的話，注冊一個賬號即可），所需下載包如下圖
將下載的 cuDNN Library for Linux (x86_64) 解壓，復制解壓出來的檔案到安裝好的CUDA環境中，
輸入： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
更改權限輸入： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
接下來安裝Deb包， cuDNN Runtime Library for Ubuntu20.04(Deb)，cuDNN Developer Library for Ubuntu20.04(Deb)，cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu20.04(Deb)
分別輸入：sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
安裝結束后重啟，測驗是否安裝成功，
方法1，輸入： cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~
cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/
make clean && make
./mnistCUDNN
出現Test passed！沒有報錯即安裝成功，
方法2，輸入： cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
出現 Result = PASS，說明安裝成功，
5、安裝PyTorch 1.7.0
在PyTorch官網查看適合的版本，這里選擇最新的穩定版本1.7.0，如下圖，
因為Ubuntu20.04默認不再安裝pip2，如果按照官網的命令使用 pip 的話出報錯，所以這里使用 pip3 來安裝，
輸入： pip3 install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安裝完成后進入 python3 環境，檢查PyTorch 是否安裝成功，
輸入： python3
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
沒有報錯，輸出True，說明安裝成功，至此結束，
Enjoy it.
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