在ubuntu上安装tensorflow并解决CUDA与驱动适配问题
conda install tensorflow-gpu以上命令安装好tensorflow-gpu后，我遇到了这样的问题：
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
经过分析，我发现使用anaconda自动分析依赖安装的cudatoolkit的版本是CUDA 10.0 (10.0.130)，而ubuntu装机自带的NVIDIA驱动版本是nvidia-38
使用如下命令查询Nvidia驱动版本：
nvidia-smi使用如下命令查询cudatoolkit, cuda, cudnn版本：
conda list cudatoolkit
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2英伟达官网给出的CUDA和驱动版本对应关系为：
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version |
| CUDA 10.2 (10.2.89) | >= 440.33 |
| CUDA 10.1 (10.1.105) | >= 418.39 |
| CUDA 10.0 (10.0.130) | >= 410.48 |
| CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 |
| CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 |
| CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 |
| CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 |
| CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 |
| CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 |
因此，我找到了nvidia-384对应的CUDA版本：CUDA 9.0 (9.0.76)
使用如下命令对CUDA进行降级即可解决问题：
conda install cudatoolkit=9.0 tensorflow-gpu有时，你需要的cudatoolkit在默认channel里可能没有，使用如下命令安装其他channel里的对应版本：
conda install -c numba cudatoolkit=9.1 tensorflow-gpu
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