"该资源包含Ubuntu 16.04上安装TensorFlow-GPU所需的CUDA 9.0和CuDNN 7.0的离线安装包，由于官方网站下载不便，提供百度网盘链接以方便断点续传。提供的文件包括cuda_9.0.176_384.81_linux.run和cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz。"
在深度学习领域，CUDA和CuDNN是两个至关重要的组件，用于加速基于NVIDIA GPU的计算任务。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台，它允许开发者利用GPU的强大处理能力来执行复杂的计算任务，如机器学习、深度学习和科学计算。
CUDA 9.0是NVIDIA发布的CUDA工具包的一个版本，其中包含了CUDA运行时库、开发工具、驱动程序等。这个版本引入了对TensorRT 4的支持，提升了在推理阶段的性能，并优化了与cuDNN的集成。cuda_9.0.176_384.81_linux.run是一个可执行文件，用于在Linux系统上安装CUDA 9.0及其相关组件。安装过程中，需要注意兼容性问题，确保你的NVIDIA GPU支持CUDA 9.0，并且系统内核与其他依赖库匹配。
CuDNN（Convolutional Neural Network Library）是NVIDIA开发的深度学习库，专为卷积神经网络（CNN）设计，提供了高效的GPU实现。CuDNN 7.0是针对深度学习模型进行训练和推理的重要加速器，尤其在处理图像识别、语音识别等任务时，能够显著提高计算速度。cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz文件包含了库文件、头文件和示例代码，用于在CUDA 9.0环境中编译和运行使用CuDNN的项目。
在Ubuntu 16.04上安装这两个组件的步骤大致如下：
1. 验证硬件兼容性：确保你的NVIDIA GPU支持CUDA 9.0，可以在NVIDIA官方网站查看兼容性列表。
2. 更新系统：使用`sudo apt-get update`和`sudo apt-get upgrade`更新系统和驱动。
3. 安装依赖：安装必要的依赖库，例如`sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev`。
4. 下载CUDA和CuDNN：从提供的网盘链接下载cuda_9.0.176_384.81_linux.run和cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz文件。
5. 安装CUDA：使用`sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run`运行安装脚本，遵循提示完成安装。
6. 解压CuDNN：使用`tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz`解压缩文件。
7. 复制CuDNN库到CUDA目录：将解压后的`cuda/include`和`cuda/lib64`目录下的文件复制到CUDA安装目录对应的路径下。
8. 更新环境变量：编辑`~/.bashrc`文件，添加或修改以下行：
```
export CUDA_HOME=/path/to/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
9. 激活更改：运行`source ~/.bashrc`使更改生效。
10. 验证安装：通过运行`nvidia-smi`检查CUDA是否正确安装，运行CUDA示例程序验证CuDNN。
安装完成后，你就可以在Ubuntu 16.04上利用CUDA 9.0和CuDNN 7.0进行TensorFlow-GPU的开发和运行，从而充分利用GPU的计算能力，加速你的深度学习项目。记得在安装TensorFlow-GPU时指定对应的CUDA和CuDNN版本，以避免版本不兼容的问题。
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