1.更换国内源
打开终端，输入指令：
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros选择【5】更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择【0】退出，就会自动换源。
2.安装NVIDIA驱动
这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装了七八次终于成功了！
1.点击左下角那9个点，找到软件更新，点击。
2.找到附加驱动，选择一个你需要的nvidia driver版本
注意：安装的版本号后面是没有东西的，不要选择 “-server” 或者 “-open”
然后重启电脑，输入nvidia-smi ， 就可以看到显卡驱动安装成功。
3.安装CUDA
下载地址：
这里我下载的是CUDA11.3.1，下载命令如下：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
安装CUDA：
sudo bash cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run --override
(1)他会问你已经有了一个nvidia驱动，是否继续，点击continue.
(2)输入accept
(3)进入CUDA_Installer界面，按上下箭头，选择 Driver那一项，回车取消勾选（因为我们刚才已经安装driver了，安装cuda默认会再安装一遍，这里我们就不需要了）。然后移动到 install，回车继续安装。
安装完成后，会有一个summary如下图，这个界面不要动，重新打开一个终端：
(4)在新终端输入
sudo gedit ~/.bashrc在文件最下面加入两句话，这两个路径就是上面summary里面的，直接复制过来就可以：
export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
(5)执行命令 source ~/.bashrc ，然后输入 nvcc -V ,就可以看到cuda 的版本了。
4.安装CUDNN
下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装：
解压后将相关文件复制到usr/local/cuda-11
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*5.安装Anaconda
下载：
安装：
sudo bash Anaconda_xxx.sh安装过程注意事项：
(1)安装位置不要默认的root，因为会有权限问题，可以选择安装在/home目录下，记住这个安装目录，下面要用。
(2)安装完成后，会问你是否要自启动anaconda，直接回车就好（默认是no），因为我们要anaconda和ROS环境共存
(3)再次编辑bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc在最后加入这样一句话，请替换为上面的anaconda3的安装目录：
alias setconda='. /home/anaconda3/bin/activate'
然后保存退出，在终端重新source一下： source ~/.bashrc
(4) 然后每次想用anaconda的时候，直接在终端输入“setconda”，就可以切换到（base）环境。
6.安装TensorRT
下载：
Log in | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/tensorrt-download
安装：
(1) 解压压缩包：
tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz(2)进入虚拟anaconda虚拟环境，这里我的环境名称是py39
setconda
conda activate py39(3) 安装依赖
pip install 'pycuda<2021.1'
pip install onnxruntime-gpu==1.11onnxruntime-gpu和CUDA版本的对应关系为：
(4) 配置环境
sudo gedit ~/.bashrc
# 末尾添加以下两条路径，需根据解压的实际路径
export LD_LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib::$LIBRARY_PATH
# 重新source一下
source ~/.bashrc(5)安装TensorRT
cd TensorRT-8.2.5.1/python
# 按tab补全的时候到cp3就停了，我的python版本是3.9,所以我输入cp39再按tab补全
pip install tensorrt-8.2.5.1-cp39-none-linux_x86_64.whl
# 安装依赖
cd TensorRT-8.2.5.1/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl7.安装ROS
打开终端，输入指令：
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros选择【1】安装ROS
安装好后，可以看到ROS和anaconda都可以使用：
8.参考
《【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn》
