在本文中，我们将详细探讨如何在Ubuntu 16.04操作系统上安装CUDA 10.0和PyTorch GPU支持。CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台，用于加速高性能计算任务，而PyTorch则是一个开源的深度学习框架，它支持GPU计算，能够极大地提升训练神经网络的速度。
确保你的系统已经安装了NVIDIA驱动和CUDA 10.0。如果尚未安装，可以按照以下步骤进行：
1. 更新系统：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
```
2. 安装NVIDIA驱动：
访问NVIDIA官方网站找到适用于Ubuntu 16.04的驱动，或使用以下命令自动安装：
```
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-418
```
3. 安装CUDA 10.0：
从NVIDIA官网下载CUDA 10.0的.run文件，然后执行以下命令：
```
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
```
注意：在安装过程中，当询问是否要安装NVIDIA图形驱动时，选择“否”，因为我们已经在上一步安装了驱动。
接下来，我们要安装PyTorch。由于使用conda安装时可能会遇到问题，我们将通过pip来安装。确保Python 3.7和pip已经安装：
1. 安装Python 3.7：
```
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.7
```
2. 安装pip：
```
sudo apt-get install python3-pip
```
3. 安装PyTorch和torchvision：
根据给定的URL，你需要找到与你的系统和Python版本相匹配的whl文件。例如，对于Python 3.7和CUDA 10.0，你可以使用以下命令下载和安装：
```
wget https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.3.0%2Bcu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
wget https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.4.1%2Bcu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
```
然后，使用pip安装这两个文件：
```
pip3 install torch-1.3.0+cu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl torchvision-0.4.1+cu100-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
```
为了方便管理依赖，你可以将所有所需的库写入`requirements.txt`文件，如：
```
scipy==1.2.1
numpy==1.17.0
matplotlib==3.1.2
opencv_python==4.1.2.30
torch==1.2.0
torchvision==0.4.0
tqdm==4.60.0
Pillow==8.2.0
h5py==2.10.0
```
然后使用以下命令一次性安装所有依赖：
```
pip3 install -r requirements.txt
```
完成上述步骤后，你应该已经成功地在Ubuntu 16.04上安装了CUDA 10.0、Python 3.7、PyTorch和torchvision，并且可以使用GPU进行深度学习计算。请确保在运行PyTorch代码之前检查GPU是否可用，例如：
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回`True`，那就意味着你的系统已经准备好了进行GPU加速的深度学习任务。
