一、安裝nvidia驅動：https://blog.csdn.net/u014754541/article/details/97108282
1.檢查電腦gpu是否CUDA-capable:
lspci | grep -i nvidia
#沒有lspci就安裝
apt install pciutils
2.禁用nouveau並重啓：
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf #打開禁用列表
#在文本最後一行添加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
3.更新後重啓：
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
4.查看是否禁用nouveau：執行後沒有任何輸出證明禁用成功；
lsmod | grep nouveau
5.刪除舊的NVIDIA驅動：無舊的NVIDIA可忽略這步
sudo apt-get remove nvidia-*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get update #更新系統軟件倉庫列表
6.使用下面的命令查看系統推薦安裝哪個版本的N卡驅動:發現推薦nvidia-440
ubuntu-drivers devices
下表是官方cuda和驅動對應版本：因爲安裝cuda10.2,因此也是安裝nvidia-440
如果直接用下行命令可能安裝的不是自己想要的驅動版本：
sudo ubuntu-drivers autoinstall
因此安裝新版本的驅動前需要添加源：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
7.安裝驅動：
sudo apt install nvidia-driver-440
8.安裝完成後重啓，nvidia-smi測試是否安裝成功。
二、安裝cuda10.2：
下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
1.選擇要下載的cuda版本，然後執行安裝命令行。
2.在執行第二步時，在出現的提示中選擇continue和accept,直到出現下圖：
nvidia的顯卡驅動剛纔安裝過了，那麼只需要移動到Driver，按enter鍵，將＂［］＂中的Ｘ去掉即是不選擇．然後移動到Install再回車，等待後出現下圖表示安裝成功：
3.添加環境變量：
vi ~/.bashrc
在文件末尾添加：
export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
使其生效：
source ~/.bashrc
輸入 nvcc -V，顯示版本信息即安裝成功。
三、安裝cudnn
下載地址：https://developer.nvidia.com/cudnn（需要註冊賬號才能下載）
# 安裝runtime庫
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.0.180-1+cuda10.2_amd64.deb
# 安裝developer庫
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.0.180-1+cuda10.2_amd64.deb
# 安裝代碼示例和《cuDNN庫用戶指南》
sudo dpkg -i libcudnn8-doc_8.0.0.180-1+cuda10.2_amd64.deb
驗證cuDNN在Linux上是否安裝成功。爲了驗證cuDNN已經安裝並正確運行，需要編譯位於/usr/src/cudnn_samples_v8目錄下的mnistCUDNN樣例:
# 將cuDNN示例複製到可寫路徑
$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
# 進入到可寫路徑
$ cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
# 編譯mnistCUDNN示例
$ make clean && make
# 運行mnistCUDNN示例
$ ./mnistCUDNN
四、安裝pytorch
進入網址https://pytorch.org/，選擇合適的配置後執行命令：
測試pytorch和cuda加速是否安裝成功：
python3
import torch
torch.cuda.is_available() #返回True代表cuda加速成功
至此，配置nvidia驅動+cuda+cudnn+pytorch完成。