# 实现Linux上Python安装CUDA 10.0的步骤
为了帮助你顺利地安装CUDA 10.0，我将提供整个过程的详细步骤，并为每一步提供相应的代码和注释。请按照以下步骤进行操作：
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检查系统要求 |
| 2 | 安装必要的软件和驱动 |
| 3 | 下载并安装CUDA 10.0 |
| 4 | 配置环境变量
原创
2023-07-21 08:01:34
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前提是先安装好驱动程序，驱动程序是根据显卡的型号来选择的 1、安装CUDA Toolkit cuda10.0地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive 2、查看
原创
2021-10-08 15:03:54
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Ubuntu18.04 + cuda (+ Optional Pytorch)
Step1: 检查硬件和系统
检查版本和类型：ubuntu-drivers devices$ sudo ubuntu-drivers listnvidia-driver-390
$ ubuntu-drivers devices== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000
原创
2021-07-22 14:29:32
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一、安装 CUDA 1、安装CUDA前请先确认Torch 所支持的版本，以免安装的Torch 不支持最新CUDA的版本，下图可见Torch所支持的CUDA最新版本位 11.7，如果我们安装CUDA 12.0 版本 执行 `torch.cuda.is_available()` 时则为False。PyTorch版本查询链接： Start Locally | PyTorch
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2023-07-10 22:10:35
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Ubuntu18.04 + cuda (+ Optional Pytorch) Step1: 检查硬件和系统检查版本和类型：ubuntu-drivers devices$ sudo ubuntu-drivers listnvidia-driver-
原创
2022-03-04 10:51:53
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Windows10 + cuda10.0 + pytorch1.2.0 + torchvision0.4.0环境配置先附上我使用的文件的百度链接，后续也有下载路径，可以根据自己的需要下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1vy7NwfL25_uFvFNpWj19Ig 提取码：fa68 要安装pytorch，首先要配置好python环境，个人建议使用anaconda安装，首先到
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2023-08-23 08:37:50
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使用GPU和CUDA、cuDNN进行深度学习计算的浪潮已经持续了很多年，在此期间，显卡驱动和CUDA版本，以及cudnn深度学习工具包的版本已经更新了很多次。随着新的TensorFlow 2.0版和Pytorch1.3版的发布，我们用于深度学习的机器也需要将运行环境更新到最新版本了，尤其是还在使用CUDA 8.0的话。本文将介绍如何卸载旧版CUDA(如8.0版)并安装新版CUDA(10.0版)材料
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2024-04-07 20:07:36
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文章目录安装特定版本NVIDIA显卡驱动下载和安装CUDA10.0.130下载和安装CUDNN7.4.2下载和安装Anaconda3.5.2安装Tensorflow-gpu2.0.0和pytorch1.2.0如何使用我们配置的tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2的环境在cmd中使用tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2环境在编译器(如pychar
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2024-02-22 12:00:22
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## CUDA 10.0对应的PyTorch版本的实现流程
### 1. 确定CUDA版本和PyTorch版本的对应关系
在开始安装和配置之前，首先需要了解CUDA版本和PyTorch版本之间的对应关系。可以通过PyTorch官方文档或者其他可靠来源获取这些对应关系的信息。
### 2. 安装CUDA Toolkit
安装CUDA Toolkit是使用CUDA的先决条件。以下是安装CUDA
原创
2023-08-27 06:03:27
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配图为Cuda11.安装完成后发现Tensorflow2.0不支持Cuda11.又安装了Cuda10从官网下载CUDA10让CUDA先Download着,我们去检查下独显的环境：
检查设备管理器中独立显卡是否正常检查独立显卡驱动是否正常（驱动版本号很重要，因为Cuda版本需要大于等于改版本号，如果Cuda版本小于显卡驱动版本安装可能会报错）下载好Cuda后，开始安装，我们选择自定义安装选择不安装[
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2023-07-14 10:38:04
213阅读
Ubuntu20.04安装cuda10.1和opencv3.2.0我的电脑用的是RTX 2080 Ti的显卡，系统用的是今年最新的ubuntu20.04的系统，在新的系统上安装cuda和opncv。以前ubuntu18上也安装过，但是这次在安装的过程中遇到了很多新问题，其实基本上都是版本过新导致的，可能是cuda版本新，可能是opencv版本新，每次遇到这种问题，网上的说可以降低版本。这都是扯淡，
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2024-05-07 23:53:03
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版权: 本文由【墨理学AI】原创、各位大佬、一文读懂、敬请查阅 声明: 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️ 服务器配置Ubuntu 18.04.5 LTSRTX 2080 8G cuda10.0一个表格对应信息【比较陈旧】???? pytorch 0.4.0 安装对 Pytorch0.4.0 环境搭建有兴趣同学，可直接参考我的这篇博文Pyt
原创
2022-12-11 12:02:42
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文章目录0️⃣ `gcc`降级1️⃣ 配置`Pytorch`深度学习环境与`Nvidia`显卡1️⃣.1️⃣ 配置`Anaconda`1️⃣.1️⃣.1️⃣下载`Anaconda`1️⃣.1️⃣.2️⃣ `conda`换源1️⃣.1️⃣.3️⃣ `conda`创建新环境1️⃣.2️⃣ `Ubuntu20.04`安装`Nvidia`显卡驱动1️⃣.2️⃣.1️⃣ 禁用`nouveau`1️⃣.2️
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2024-07-30 12:33:29
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文
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2022-11-23 02:31:48
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安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，
1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动建议安装440，450版本的驱动，太新的容易出问题，如cuda不兼容啥的。。。附上链接2.cuda10.0及对应cudnn安装2.1 cuda10.0下载链接如下，按图中所示下载即可。https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&tar
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2023-08-07 20:56:56
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Cuda10.0 + Cudnn7.4.1 + tensorflow-gpu==1.14.0+py3.7环境参考pip install -U tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 安装参考网址：成功安装CUDA 10.0 和Cudnn 7.4.1_新奥尔良仙的博客文件是：Cuda
原创
2022-03-30 17:34:25
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Collecting package metadata (current_repodata.json): doneSolving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.Solving environment: failed with repodata from current_repo
原创
2022-11-24 11:56:42
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一、安装前的准备切记tensorflow2.0对应的cuda版本是10.0，绝对不能下载错。 （1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板在左下角选择系统信息，然后点击组件，可以查看到支持cuda10.2版本了,向下兼容 （2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（没有账号需要注册账号） CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-too
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2024-05-20 20:32:55
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# PyTorch+cuda10.0安装指南
本文将详细介绍如何安装PyTorch和cuda10.0，以及如何配置环境变量和验证安装是否成功。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了高度灵活的张量计算和深度学习算法。而cuda是NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序编程接口，用于加速GPU上的计算任务。
## 安装步骤
### 步骤一：检查GPU驱动是否符合要求
在安装
原创
2023-08-26 06:44:49
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