1.卸载nvidia driver
我的电脑配置：
显卡：Geforce gtx 650
ubuntu16.04
之前安装了nvidia384.130,cuda9.0和cudnn7,在复现pointnet时提示driver版本过太老了，只能卸载重装。
卸载驱动：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
安装新版本的驱动的话，我是直接在系统设置-软件和更新-附加驱动中，选择440，点击应用更改，如下图所示：
2.卸载旧的cuda，安装新cuda10.2
安装440.100的nvidia driver后，到cuda官网可查到对应cuda版本为10.2。首先卸载原来的cuda9.0,主要执行cuda自带的卸载脚本，在安装时都会说明。注意如果以后想用pytorch的话，暂时不要安装cuda11,后面会说明原因。
sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall_cuda_9.0.pl
卸载之后，还会提示有一个文件夹没有卸载干净，对应的cudnn的一些文件，可以用以下命令：
sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.0/
安装新的cuda，直接到官网cuda选择对应版本，根据官网给出的命令，下载.run文件安装即可。这里注意需要先修改run文件的权限。
sudo chmod a+x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
配置环境变量：
sudo gedit ～/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ～/.bashrc
用nvcc --version查看是否安装成功。
3.卸载旧cudnn，安装新cudnn
一般在卸载cuda时已经把cudnn对应的文件夹也卸载了，可以查看以下两个文件夹，如果还在用就删除。
sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/loca/cuda/lib64/libcudnn*
安装新的cudnn，在https://developer.nvidia.com/cudnn下载对应cuda10.2版本的cudnn8，选择cudnn library for linux（x86）下载，解压文件得到cuda文件夹，进入文件夹里，按以下命令将软件包复制。
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4.配置对应的pytorch-gpu
之前按原来电脑配置用anaconda创建了一个pytorch虚拟环境，安装了pytorch-gpu1.10版本的，现在需要删除这个环境安装新的。
conda remove -n pytorch --all //卸载conda虚拟环境
再新建一个虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.7
在pytorch官网上搜对应新配置的pytorch，根据官网命令安装即可。这里需要小小注意一下，cuda11已经发布了，但pytorch没有对应cuda11的版本，最高只有cuda10.2.