目标：
- 在2080Ti GPU上，运行PyTorch1.2 GPU版本。
- 经过确认，PyTorch1.2可以搭配CUDA10.0，而CUDA10.0搭配cuDNN7.6（官网下载页面可以直接看到）。最好别用CUDA10.1，出现过问题。
- 安装Anaconda，创建一个py3.6的pytorch环境。
具体步骤：
- 参考这个教程，安装NVIDIA驱动。
注意安装时加上-no-opengl-files参数，防止登录自循环；下载可以用wget直接在服务器上下载，速度更快。 - 安装CUDA10.0
- 到NVIDIA官网，下载CUDA Toolkit 10.0的runfile版本。注意看，官网也提示了安装操作。但不要照做。后面细说。
- 转移到服务器，执行：
sudo sh cuda_xxx.run - 长按空格跳过说明，Install NVIDIA Accelerated选择no，其他默认或选y。
- 安装完毕，警告是因为刚刚选了个n，没关系。
- 编辑环境变量：
sudo vim ~/.bashrc，添加以下三行：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}- 激活：
source ~/.bashrc