Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5、PyTorch 1.7.0
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因为电脑漏洞的缘故，前几天将Ubuntu18.04换成了20.04，无奈要重装PyTorch等环境，只有CUDA11.0以上版本才支持Ubuntu20.04，所以安装了CUDA11.0、cuDNN8.0.5及PyTorch1.7.0。这里记录下过程，以备后用。
1、首先在Nvidia官网下载适合自己机器的CUDA版本，官网下载，本次使用 runfile 的方式安装（用deb格式安装的话，会在安装过程中替换掉已经安装好的显卡驱动），如图所示：
在终端输入： wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
下载完成后输入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
如果电脑没有安装Nvidia显卡驱动，安装会顺利进行；若已经安装了Nvidia驱动，会提醒移除，此时我们先Abort，如下图，
用一个简单的方法移除已安装的Nvidia驱动，在Software & Updates里面找到Additional Drivers，选择Ubuntu系统自带的驱动，Apply changes后，重启，如下图
重新输入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
下面界面中输入 accept 回车，
下面选择 Install，
安装完成，显示如下图，
2、根据提示的信息，我们需要配置环境变量，打开 bashrc 文件，
输入： sudo gedit ~/.bashrc ，然后在文件末尾添加下面3行（第1行是注释），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}}
然后刷新环境变量，输入： source ~/.bashrc
3、测试CUDA是否安装成功，
输入： nvcc -V ，显示如下图，说明成功，
4、安装cuDNN 8.0.5，官网下载（未注册的话，注册一个账号即可），所需下载包如下图
将下载的 cuDNN Library for Linux (x86_64) 解压，复制解压出来的文件到安装好的CUDA环境中，
输入： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
更改权限输入： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
接下来安装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)
分别输入：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
安装结束后重启，测试是否安装成功，
方法1，输入： cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~
cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/
make clean && make
./mnistCUDNN
出现Test passed！没有报错即安装成功。
方法2，输入： cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
出现 Result = PASS，说明安装成功。
5、安装PyTorch 1.7.0
在PyTorch官网查看适合的版本，这里选择最新的稳定版本1.7.0，如下图，
因为Ubuntu20.04默认不再安装pip2，如果按照官网的命令使用 pip 的话会报错，所以这里使用 pip3 来安装，
输入： 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
安装完成后进入 python3 环境，检查PyTorch 是否安装成功。
输入： python3
import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())
没有报错，输出True，说明安装成功，至此结束。
补充：
Ubuntu系统安装更新后，显卡驱动切换成了系统自带的驱动，手动安装CUDA时安装的显卡驱动看不到了，
此时，可以使用单独安装显卡驱动的办法来解决，
首先，更新apt-get 源列表
输入：sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
接着，添加驱动到库并更新
输入： sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
然后就可以在Additional Drivers里面找到适合的较新的驱动版本了，选择对应的驱动，点击Apply changes，等待安装完成后，重启即可。
Enjoy it.