在Ubuntu 18.04系统上搭建深度学习环境（NVIDIA410，CUDA10.0，CUDNN7.6.5，Anaconda和pytorch1.0）

1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格

2.显卡驱动安装，参考这里

我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令

nvidia-smi

3.cuda安装

装cuda首先需要降级：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-5 g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5

然后在命令行中键入（我这里安装的cuda是uda_10.0.130_410.48_linux.run）：

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

会出现下面的安装界面，如果前面手动安装了显卡驱动，这里就不要选择安装显卡驱动了！

安装好之后，后面的警告什么的都不用管，直接来添加环境变量:

打开 .bashrc

sudo gedit ~/.bashrc

在末尾添加：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存退出
刷新环境变量：

source ~/.bashrc

测试cuda是否安装成功

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

如果显示的是这样的话，就说明安装成功

测试cuda版本的命令行：

nvcc -V

4.cudnn安装，参考这里

5.anaconda安装，参考这里

anaconda不一定装最新的就是最好的。因为我这里装了cuda10.0，所以我选择的anaconda是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh，这里面使用的是python3.6。之前我选择最新的anaconda是Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh，里面使用的是python3.7，装是可以装，但是在后面装完pytorch的时候，发现调用不了GPU，也就是当你输入

import torch as t
t.cuda.is_available()

会显示False。所以，在装cuda10.0的时候，最好选用含有python3.6的anaconda。当然不排除可能是我在安装的时候出现了哪一步的错误，如果有的话，希望有人能告诉一下楼主。

6.pytorch的安装
因为我安装的是cuda10.0，python3.6，所以可以直接输入下面的这条命令安装pytorch

conda install pytorch torchvision cuda100 -c pytorch

按回车之后，会发现这个在终端安装总是装不成功，那就把它在终端显示的那个下载whl文件的网址复制粘贴到浏览器上，先把whl文件下载下来，然后用pip安装

pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

然后就装成功了，可以通过输入

import torch as t
t.cuda.is_available()

验证，如果输出True，那就是成功了。但是要注意一点的是，不要把torch1.0.0，更新到最新版本的torch1.3.1，因为更新之后，你会发现调用不了GPU，因为我们的cuda10.0版本只适用于torch1.0.0，而不适用于torch1.3.1，如果想要用到torch1.3.1，那就要重新按照我上面的步骤来装更加高的cuda版本。

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