【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程

Pytorch安装指南：N-Card驱动程序，CudatoolKit，Cudnn完整解决方案。
安装图形卡驱动程序后，CONDA或PIP将自动处理随后的依赖性。
安装步骤如下：找不到Cuda Road的NvidiagraphicsDrivers（可以跳过，与CudatoolKit安装捆绑在一起）。
对于深度学习研究人员，建议直接安装CudatoolKit并同时安装图形卡驱动程序以确保兼容性。
安装序列保持不变。
Linux用户可以通过以下方式安装它：图形接口安装（建议）：更新源，安装依赖项，然后下载和安装。
手动下载管理（不建议）：除非必要，建议使用图形接口。
Windows用户可以通过GeForceExperience下载EXE驱动器和CudatoolKit，也可以手动下载EXE驱动器。
安装完成后，通过命令行检查驱动程序和CudatoolKit版本，以确保安装成功。
Cudnn安装需要根据CudatoolKit版本选择相应的版本。
更改CUDA版本时，Linux用户需要更改软链接，而Windows用户需要修改环境。
卸载时，您只需要根据安装过程中的说明进行操作，然后观察版本编号。
确保在安装Pytorch时，所选版本的CUDA低于图形卡驱动程序支持的最高版本。

ubuntu中怎么安装run文件的显卡驱动。？

打开终端，用驱动程序切换到目录，然后使用sudo./xxx.run。
或直接单击驱动程序，选择属性，使用钩子选择以下权限作为跑步者，然后进行检查，然后运行两次。