onnxruntime-gpu= 1.10.0

### ONNX Runtime GPU 1.10.0 安装指南

对于特定版本 `onnxruntime-gpu` 的安装需求，可以利用 Python 包管理工具 pip 来完成指定版本的安装工作。为了确保兼容性和性能优化，建议在 Conda 虚拟环境中执行此操作。

#### 创建并激活新的 Conda 环境
首先创建一个新的 Conda 环境来隔离项目依赖项：

conda create -n onnx_env python=3.8
conda activate onnx_env

#### 安装 CUDA 和 cuDNN (如果适用)
考虑到不同版本间的兼容性问题，推荐确认所使用的 CUDA 和 cuDNN 版本与目标 `onnxruntime-gpu` 版本相匹配[^3]。对于 `onnxruntime-gpu==1.10.0`，通常适用于如下配置之一：
- Python 3.6/3.7/3.8
- CUDA Toolkit 10.2 或更高版本
- cuDNN 7.6.5 或更新版本

#### 安装具体版本的 onnxruntime-gpu
一旦环境准备就绪，则可以通过 pip 显式指明要安装的确切版本号来进行安装:

pip install onnxruntime-gpu==1.10.0

这将下载并安装符合要求的 `onnxruntime-gpu` 1.10.0 版本及其必要的依赖文件[^1]。

需要注意的是，在某些特殊硬件平台上（如 Jetson Nano），由于其独特的 ARM 架构（aarch64），可能无法直接通过 Pypi 获取预编译好的二进制包而需寻找其他途径获取适合该平台架构的支持版本[^2]。