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本方案的前提是假设机子上已经有一个版本的cuda，现在需要支持新的torch2.1.2和torchvision==0.16.2，于是来安装新的cuda

一、选择版本

如果我想安装支持torch2.1.2的cuda版本，到官网（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/#v200）查看版本对应，发现11.8或者12.1可以支持torch2.1.2和torchvision==0.16.2

nvidia-smi

查看自己的电脑能支持什么版本，根据结果我们的设备最高只能运行12.0版本，达不到12.1，所以选择安装11.8

二、安装CUDA

到官网找到11.8：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，根据指引进行安装，即运行以下命令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

运行run之后，取消选中Driver，其他默认，然后Install。

【注意如果这里没有Driver，可以参考其他博客先安装好Nvidia显卡驱动】

三、安装Cudnn

进入官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，我要安装CUDA11.8，所以选择for CUDA 11.x下的内容

下载完成后，运行以下命令来解压和配置

# 解压
tar -vxf ./cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz
# 复制
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.8/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64
# 添加读写权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
cat /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  # 测试安装是否正常

最后如下图显示则说明安装成功

四、环境配置

最后运行官网中一开始的命令来完成安装（没有环境的先用前两行代码创建一个）

# conda create -n torch21 python=3.10 -y
# conda activate torch
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

五、其他操作（切换/卸载CUDA版本）

（1）切换cuda版本

安装的时候我们电脑下可能已经有默认的cuda版本，安装新版本是是会支持覆盖的

另外也可以通过以下命令切换

sudo rm -rf /usr/local/cuda    #删除之前创建的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda    #创建链接到cuda-11.0的软链接
nvcc -V    #查看当前cuda版本

（2）卸载CUDA

如果想卸载CUDA，进入对应路径，运行以下命令后选中相应的（以卸载CUDA12.0为例），然后Done。

cd /usr/local/cuda-12.0/bin
sudo ./cuda-uninstaller

参考链接：

ubuntu配置多版本cuda+cudnn环境，及版本切换方法