Archlinux回滚系统（回滚有风险，慎用）

回滚前历程

前些天在Arch上配置docker，nvidia-docker使用一直报错，以为是显卡驱动的问题，于是就大意地升级了下系统（sudo pacman -Syu）,然后很悲催地升级完后还是不要好用，原来的系统内核是5.5.11，升级之后变成了5.8.12。同样地，软件包也跟着一起更新了，nvidia驱动由之前的440.64变成了450.23，cuda由之前的10.2变成了11.1。

为何要回滚系统？

升级了内核，cuda版本变成了11.1，在运行pytorch程序时会报错，具体错误原因就不贴图了，但是在cuda10.2版本的电脑上运行没有错误，在cpu上运行也没有错误，估计是pytorch暂时不支持cuda11.1，于是去pytorch官网查看，也没有找到适用于cuda11.1版本的pytorch，于是这时我就想着要降低cuda版本。

降低软件包版本，有一个工具是downgrade，使用和安装过程参考这篇文章如何在 Arch Linux 中降级软件包，步骤为：

• 添加一个源：编辑/etc/pacman.conf文件，或者pacman.d文件夹下面的源文件。

[archlinuxfr]
SigLevel = Never
Server = http://repo.archlinux.fr/$arch

• 更新

sudo pacman -Sy

• 安装

sudo pacman -S downgrade

上面3步完成了downgrade安装，就可以使用这个工具了，比如我要降级nvidia包，使用如下：

downgrade nvidia

输入上个命令后，会出现很多版本的nvidia驱动包，如果之前电脑上安装过该版本，会在后面显示(local)，如果没有安装过，会显示(remote)，因此选择一个之前安装过的版本即可。

如果你通过以上步骤降级nvidia驱动包的话，会发现有冲突，因此需要nvidia和nvidia-utils这两个包一起降级，只需要改个命令即可：

downgrade nvidia nvidia-utils

重点来了，降级之后会显示nvidia驱动和系统内核不一致，具体表现是输入nvidia-smi命令不能显示显卡运行状态，会报错。于是我就开始尝试降级系统内核版本。

降级内核版本具体参考这篇文章archlinux升级内核后，系统挂了，修复方法，具体思路为：

• 查看安装包缓存
  一般使用pacman安装的软件包都会在/var/cache/pacman/pkg/目录下有缓存，因此只需要输入以下命令即可查看：

ls -l /var/cache/pacman/pkg/ | grep linux

• 安装旧内核
  选择之前的旧内核，我是通过时间来判断的，安装本地软件包命令如下：

pacman -Udd xxx

安装过后还是不好用，可能得重启，但是我猜想即使安装旧内核成功，也会出现很多软件包与内核冲突的情况，于是这时候我就打算降级全部软件包，包括内核。

降级所有软件包

回滚系统，我是参考archwiki教程来实现的，wiki上介绍的很详细，链接地址为Arch Linux Archive。

主要参考的是这一段。

注意的是，下面已经说明，请谨慎使用该方法，这样降级所有软件包后会出现冲突的情况，不过我还是硬着头皮上了，安装后对我有较大影响的是anaconda环境中的软件包版本冲突了，需要重新安装了。

教程中说得很详细了，但是要注意的是，需要查看repo中对应日期中是否存在软件包，有可能对应日期下是空的。同时还要查看该日期的nvidia驱动是否是所需要的的版本，比如我要安装的是nvidia44.64版本，因此我选择了3.25日期的源。

安装后续

安装成功后，nvidia-smi还是不能使用，查看内核版本uname -a还是5.8.12，这时候需要将服务器重启一下就好了。

重启后nvidia-smi显示的nvidia驱动是44.64，cuda版本是10.2，查看内核版本是5.5.11，打开pytorch，测试gpu能够使用，降级完成。

不过还是不建议使用这种方法，可能后续会有很多问题出现，如果有更好的办法感谢提供。