想要更新cuda11.7，需要的驱动最低版本515.65.01，而我的电脑原驱动为470，需要更新。
1. 卸载原驱动
使用了命令：
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo apt-get autoremove用以下命令检查是否卸载干净：
sudo dpkg --list | grep nvidia-*发现有ii文件残留，当时没管。
2. 安装新驱动
（1）系统自带安装（出问题）
通过设置中的软件更新-附加驱动，选择了NVIDIA-535版本点击下载，装完重启电脑，好家伙，图形界面没有了，nvidia-smi显示device no found，显然这个驱动装得有问题，我又卸。
通过那个检查命令发现，刚刚的535相关的ii文件也残留了。似乎得把它们删除干净才行。我取残留文件名的开头+*，用apt-get purge命令删了个干净：
sudo apt-get purge libnvidia*
sudo apt-get purge linux-objects-nvidia-470-5.15.0*
sudo apt-get purge linux-signatures-nvidia-5.15.0*删完图形界面立刻出现了。
（2）cuda安装程序装驱动（成功）
既然已经没有驱动了，是不是可以用cuda安装程序安一个它以来的驱动上去呢？
结果接连报了许多错，根据提示到/var/log/nvidia-installer.log中查看报错信息。
（a）报错： 正在使用显卡
“An NVIDIA kernel module ‘nvidia-drm‘ appears to already be loaded in your kernel...”
参考这位博主的博客，停止使用GPU显示：
——也许是我的图形界面恢复，正占用着显卡的锅。
具体地：
sudo -i
systemctl isolate multi-user.target
modprobe -r nvidia-drm
logout执行完第二行，我显示屏上的图形界面被关闭了；执行第三行报了个缺失。我没管，继续跑cuda的安装程序。
（b）报错：没有kernel source tree
"ERROR: Unable to find the kernel source tree for the currently running kernel..."
sudo apt-get install linux-headers-`uname -r`用这一行命令解决了问题，继续跑cuda安装程序。
（c）报错：gcc版本不符合
Warning: Compiler version check failed:
The major and minor number of the compiler used to
compile the kernel:
x86_64-linux-gnu-gcc (Ubuntu 11.3.0-1ubuntu1~22.04) 11.3.0, GNU ld (GNU Binutils for Ubuntu) 2.38
does not match the compiler used here:
cc (Ubuntu 9.5.0-6ubuntu2) 9.5.0
Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
It is recommended to set the CC environment variable
to the compiler that was used to compile the kernel.因此需要更新gcc到需要的版本：
sudo apt install gcc-11
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 40
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 50然后就不再报错，成功安装了cuda11.7与驱动515.65.01。
3. 配置系统环境，切换cuda
查看软链接：
stat /usr/local/cuda已链接到新的cuda11.7，但再用nvcc -V显示的是原有的cuda11.3，说明要修改要实现多cuda切换需要改我原本的系统路径：
vim ~/.bashrc将原本的CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3改为了cuda
然后更新配置：
source ~/.bashrc再用nvcc -V检查，妥了。
4.下载cudnn
在官网：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下载了目前最新的用于cuda11.x的cudnn
解压tar.xz文件并复制对应文件到cuda下：
tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xz
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*5. 安装pytorch
在官网选择版本：Start Locally | PyTorch
我用conda命令装完不知道为什么得到的是pytorch1.12.1？用pip命令安装不出错。
检查torch是否安装好：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())版本对、cuda可用即可。
