1 安装cuda
在官网下载cuda，根据系统进行选择，建议下载runfile类型的文件便于安装
在下载的文件夹下执行：
sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run
输入accept 然后安装流程安装即可，注意不要选择安装显卡驱动。
添加环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
将以下内容添加到最后
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH= P A T H : PATH: PATH:CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}}
然后：
source ~/.bashrc
验证CUDA：
nvcc --version
2 安装cuDNN
进入官网下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
注意需要注册后才能下载
根据需求下载，比如我下载的是cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.tgz
下载完成后解压并执行以下命令：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
测试是否完成：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
若显示如下则安装正常。
3 安装pytorch-gpu版
注意：建议将pytorch安装在conda环境下！！ Anaconda安装自行查找。
去 pytorch.com 查找安装命令(选择previous version)
比如 ：
pip install torch==1.0.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu90/stable # CUDA 9.0 build
如果报错请加sudo
ATTENTION:安装之前最好将pip的源更换一下
修改方法：
sudo gedit ~/.pip/pip.conf //(没有就创建一个文件夹及文件。文件夹要加“.”，表示是隐藏文件夹)
修改内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
然后安装torchvision
pip install torchvision
至此完成安装，可以通过以下命令确认是否安装正确：
python
>>> import torch
>>>import torchvision
>>> x = torch.Tensor([1.0])
>>> xx = x.cuda()
>>> print(xx)
tensor([1.], device='cuda:0')
如果没有报错，说明安装正确
若torchvision报错：
undefined symbol: _ZN2at7getTypeERKNS_6TensorE
说明torchvision版本错误，对于pytorch1.0需要安装0.2版本torchvision
pip install torchvision==0.2.0