cuda 10.0 国内下载

要在国内下载CUDA 10.0，你可以按照以下步骤进行：

1. 打开网页浏览器并访问NVIDIA官方网站（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）。点击菜单栏中的“CUDA Toolkit Archive”。

2. 在“CUDA Toolkit Archive”页面上，向下滚动，找到“11.0 10.2 10.1 10.0 9.2 9.1 9.0 8.0 7.5 7.0”这一列。点击“10.0”。

3. 在“CUDA 10.0 Downloads”页面上，找到“Containers”部分，并选择适合你操作系统的版本。点击“Download”。

4. 你会被重定向到登录页面。如果你已经拥有一个NVIDIA账户，请登录。如果没有，请注册一个新的账户。

5. 登录或注册后，你将被带到“CUDA 10.0 Download”页面。在这个页面上，你可以选择不同的操作系统和组件来下载。

6. 找到适合你的操作系统和需求的组件，然后点击对应的下载按钮。根据你的网络下载速度，可能需要一些时间来完成下载。

7. 下载完成后，你可以找到下载文件并进行安装。请按照安装向导的指示进行操作，以完成CUDA 10.0的安装。

请注意，在下载CUDA 10.0之前，请确保你的系统满足安装要求，并且你有合适的NVIDIA显卡驱动程序。此外，也可以在一些国内技术和开发者社区获取到相关资源和讨论。

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### 安装 PyTorch 的方法

对于希望在 Ubuntu 系统上安装 PyTorch 并配置 CUDA 支持的用户来说，可以按照如下方式操作：

#### 使用 Conda 安装 PyTorch 和 CUDA 工具包

为了简化依赖管理和环境隔离，推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境。通过指定版本号来创建一个新的 conda 虚拟环境并安装特定版本的 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本。

# 创建新的 conda 环境并激活它
conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

# 添加清华镜像源加速下载速度
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

# 安装 PyTorch 以及 cuda toolkit 10.0
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.0 -c pytorch

上述命令会自动处理所有必要的依赖关系，并确保所选版本兼容[^2]。

#### 设置 PIP 国内源以加快软件包获取速度

如果更倾向于使用 pip 进行安装，则可以通过编辑 `~/.pip/pip.conf` 文件设置国内镜像站地址，从而提高下载效率:

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host=pypi.douban.com

完成以上配置之后，可以直接运行下面这条指令来安装最新版 PyTorch (带CUDA支持):

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu100

这里假设已经正确设置了 CUDA 10.0 开发工具链；如果不是，请先参照官方文档完成相应版本 CUDA 的安装[^1]。