ubuntu16.04cuda10.0安装tensort

### 安装 CUDA 10.0 和配置 TensorFlow 的步骤

#### 准备工作
为了确保顺利安装 CUDA 10.0 并使其能够支持 TensorFlow，在开始之前需确认计算机配备有兼容 CUDA 的 GPU 设备，并且操作系统为 Ubuntu 16.04。此外，还需注意当前系统的内核版本应满足 CUDA 10.0 要求；通常情况下，默认的 4.15 版本可能不完全适配，建议降至 4.4.0 或其他受支持版本[^3]。

#### 卸载现有 NVIDIA 驱动程序并禁用 Nouveau 开源驱动
由于 nouveau 可能会干扰新安装的专有 NVIDIA 显卡驱动器的工作效率，所以在安装新的驱动之前应该先将其停用。可以通过命令 `lsmod | grep nouveau` 检查 nouveau 是否正在加载，如果存在，则按照官方文档指导完成卸载操作。

#### 下载与安装 CUDA Toolkit 10.0
访问 NVIDIA 官方网站下载适用于 Linux (Ubuntu 16.04) 的 CUDA 10.0 安装包。推荐采用 .run 文件形式进行静默安装以减少潜在冲突。安装过程中遵循提示设置环境变量 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 至相应目录下[^2]。

#### 安装 cuDNN 库
cuDNN 是由 NVIDIA 提供的一个用于加速深度神经网络应用性能的重要库。对于 CUDA 10.0 用户来说，应当选择匹配此版本的 cuDNN v7.x 进行部署。解压 tarball 后将文件复制到已有的 CUDA 工具链路径中即可。

#### 测试 CUDA 安装情况
通过执行位于 `/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery` 中的例子来验证 CUDA 是否成功安装。正常情况下该测试案例将会打印出关于本地 GPU 设备的信息列表[^4]。

#### 使用 pip 安装 TensorFlow-GPU
最后一步就是利用 Python 包管理工具 pip 来获取特定版本的 TensorFlow-GPU。考虑到兼容性问题，这里指定安装 tensorflow-gpu==1.14.0 版本来配合前面所搭建好的硬件平台环境[^1]。

pip install tensorflow-gpu==1.14.0