ubuntu 安装cuda10.0

好的，以下是安装 CUDA 10.0 的步骤：

1. 下载 CUDA 10.0 安装包：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
2. 安装依赖库：sudo apt-get install build-essential dkms freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev
3. 关闭 X 服务：sudo service lightdm stop
4. 运行安装程序：sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
5. 根据提示进行安装，注意选择合适的选项，如是否安装驱动程序等。
6. 安装完成后，重新启动 X 服务：sudo service lightdm start

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ubuntu安装cuda10.0

要在Ubuntu上安装CUDA 10.0，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装NVIDIA驱动程序：
- 打开终端并运行以下命令以添加NVIDIA驱动程序PPA：

     sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
     sudo apt update

- 运行以下命令安装适用于您的系统的最新NVIDIA驱动程序：

     sudo apt install nvidia-driver-430

- 安装完成后，重新启动系统以应用新的驱动程序。

2. 下载CUDA Toolkit 10.0：
- 访问NVIDIA的官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）并下载CUDA Toolkit 10.0的适用于Ubuntu的安装包。

3. 安装CUDA Toolkit 10.0：
- 打开终端并转到您下载的安装包所在的目录。
- 运行以下命令（将文件名替换为您下载的实际文件名）以解压安装包：

     tar -xzvf cuda_10.0.130_410.48_linux.run

- 进入解压后的目录，并运行安装脚本：

     sudo ./cuda-installer.sh

- 在安装过程中，根据提示进行选择和确认。
- 安装完成后，您需要将CUDA相关的环境变量添加到您的bashrc文件中。运行以下命令：

     echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
     echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
     source ~/.bashrc

4. 验证CUDA安装：
- 运行以下命令以验证CUDA是否正确安装：

     nvcc --version

- 如果成功安装，您将看到CUDA的版本信息。

现在，您应该已成功在Ubuntu上安装了CUDA 10.0。注意，这些步骤是基于默认配置的Ubuntu系统，您可能需要根据您的实际情况进行适当的调整。

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