我想在虚拟机上用conda安装CUDA 10.0 cudnn 7.2和Setup库，应该输入怎样的命令

要在虚拟机上通过Conda安装CUDA 10.0、cuDNN 7.2和相关的Setup库，你需要按照以下步骤操作：

首先，确保你的系统已经安装了Anaconda或Miniconda，这是Conda的默认包管理器。

1. 更新Conda到最新版本：

conda update conda

2. 创建一个新的环境，假设名为cuda100，其中包含CUDA和cuDNN：

conda create -n cuda100 python=3.6 # 或者你的Python版本
conda activate cuda100

注意：这里指定Python版本是为了匹配兼容性，实际取决于你的项目需求。

3. 安装CUDA：
由于CUDA和cuDNN的安装通常需要下载官方二进制包并手动配置，这一步骤可能因操作系统（如Windows、Linux或MacOS）、CUDA版本和Conda环境的具体差异而异。建议访问NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）获取对应版本的CUDA安装脚本。然后，在终端中运行安装程序，确保它将CUDA添加到系统路径，并记录好`lib64`或`lib`路径，因为接下来需要配置。

4. 下载cuDNN。同样地，访问cuDNN官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载cuDNN版本，安装后记录`include`和`lib`目录。

5. 配置环境变量。例如，在Linux环境下，你可能需要编辑`~/.bashrc`文件，添加类似下面的内容：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda
   export CUDNN_INCLUDE_DIR=/path/to/cudnn/include
   export CUDNN_LIBRARY_DIR=/path/to/cudnn/lib

6. 使用Conda安装cuDNN的PyTorch绑定（如果适用），例如对于cuDNN 8.0：

   conda install cudatoolkit=10.0 -c anaconda
   conda install cudnn=8.0 -c pytorch -c anaconda

7. 最后安装Setup库，如果你指的是某个特定的库比如`torchvision`, `scikit-image`等，可以这样做：

   conda install torchvision
   conda install scikit-image