Paddle运行报PreconditionNotMet错误，重装CUDA10.0仍无法运行求解决方案

• 确认Paddle版本适配性：最新版Paddle已停止支持CUDA10.0，若安装了过高版本的GPU版Paddle会出现依赖库不匹配问题。执行pip show paddlepaddle-gpu查看当前安装版本，卸载不符合要求的版本后，重新安装适配CUDA10.0的PaddleGPU版本即可。
• 检查cuDNN配置：CUDA10.0需要搭配7.6.x版本的cuDNN使用，下载对应版本cuDNN后，将解压出的bin、include、lib三个文件夹直接覆盖到CUDA10.0的安装目录（默认路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0）。
• 修正环境变量优先级：此前安装的CUDA11.5可能残留环境变量，且优先级高于CUDA10.0的路径。进入系统环境变量设置页面，找到Path变量，删除所有CUDA11.5相关的路径，将CUDA10.0对应的bin、libnvvp目录路径上移到所有CUDA相关路径的最顶部，修改完成后重启电脑生效。
• 验证CUDA安装完整性：进入CUDA10.0的bin目录，确认是否存在cublas64_10.dll文件，若不存在说明CUDA安装异常，卸载当前CUDA10.0后，以管理员身份运行安装包，选择自定义模式重新安装即可。
• 验证环境有效性：所有配置完成后，打开终端执行python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"，检查Paddle是否能正常加载运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13559640