importerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: no such file or directory

### 回答1：
这个错误提示表明系统找不到 libcudart.so.10.0 这个共享库文件，可能是因为没有安装 CUDA 10.0 的相关库或者环境变量没有配置正确。请确认已经正确安装了 CUDA 10.0 并配置了环境变量。

### 回答2：
这个错误提示一般是在使用tensorflow-gpu版本进行GPU加速时出现的，它的意思是操作系统在寻找所需要的共享库文件时找不到请求的库文件名。

导致这个问题的原因可能有以下两种：

1. CUDA和cuDNN无法正确安装

在安装CUDA和cuDNN时，可能会出现路径错误、版本不匹配等问题。在安装下来之后，检查CUDA和cuDNN是否安装到了与tensorflow相匹配的路径位置。

另外，还要检查是否安装正确的CUDA和cuDNN版本，通过查看tensorflow官网的文档或者总的requirements来查看。

2. PATH环境变量未正确配置

在导入tensorflow时，有可能会因为操作系统的PATH环境变量配置不正确而无法找到所需的libcudart.so.10.0共享库文件。

解决这个问题可以通过手动设置环境变量或者通过安装之后编辑环境变量配置文件的方式来解决。

总结：以上两种情况都可以通过在操作系统上重新安装CUDA和cuDNN，检查路径、版本以及环境变量配置是否正确来解决这个问题。

### 回答3：
这个错误提示通常是因为CUDA库的某些文件无法被找到或加载。这个错误通常发生在安装或升级完CUDA之后，由于某些问题，系统没有正确地配置CUDA环境变量或链接路径。

要解决这个问题，首先需要确认CUDA的安装路径和GPU驱动已经正确安装。然后，需要检查环境变量是否正确配置。CUDA相关的环境变量包括LD_LIBRARY_PATH，PATH和CUDA_HOME等，这些变量是CUDA程序正确运行的关键。

如果环境变量已经配置正确，但是CUDA程序依然无法运行，可能是因为系统缺少一些库文件。这种情况下，需要检查CUDA安装目录下的库文件是否完整，如果有缺失，就需要重新安装CUDA。

最后，如果还是无法解决问题，可能是因为系统中存在多个版本的CUDA，或者有其他软件使用的CUDA版本与当前版本不兼容。这种情况下，可以尝试卸载其他CUDA版本，或者升级相关软件以支持当前CUDA版本。

综上所述，出现importerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: no such file or directory的错误提示时，需要依次检查CUDA的安装路径、GPU驱动、环境变量、库文件和相关软件的兼容性，逐步排除故障。