tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系：
https://tensorflow.google.cn/install/source
安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver Version,链接网址如下：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
在附加驱动中有本机所用的显卡驱动。
提示Incomplete installation!这里不用管，只是没有安装CUDA驱动，之前已经选择了显卡驱动。还提到了卸载CUDA的命令，下午所示。
在用户bashrc文件中添加三个路径。
sudo gedit ~/.bashrc
添加之后记得：source ~/.bashrc
测试CUDA是否安装成功，终端输入命令：nvcc -V
成功后显示如下：
但是发现并没有安装成功，与显卡驱动版本
执行一个samples中的一个程序来检测一下：
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery
CUDA驱动版本与CUDA加速版本不对应，即我用的驱动版本与下载的CUDA10.0所要求的版本不一致。
我下载的文件名为 cuda_10.0.130_410.48_linux.run 而我的linux下的显卡驱动版本为384的，
这里我就没有继续升级显卡驱动了，因为胡乱升级linux的显卡驱动可能会导致无法显示。这次失败的经历也就到此为止了。
再写一下卸载cuda的方法：
卸载软件的位置：usr/local/cuda-10.0/bin
文件名为：uninstall_cuda_10.0.pl
直接在终端输入如下命令：
sudo /usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda_10.0.pl
卸载完毕后，删除CUDA的残余目录即可。
choose a responding cudnn version:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_40702638/article/details/83304415
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一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
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