安装TensorFlow 2.0.0以后,运行出现了下面的错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
这是由于CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本造成的,之前为了安装TensorFlow 2.0.0,升级了CUDA运行版本到CUDA 10.0,但是CUDA驱动版本并没有升级,从而造成了这个错误.CUDA驱动版本和CUDA运行版本应该满足下面这张表的要求(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html):
运行nvidia-smi后,发现CUDA驱动版本是385.13,而我在安装的cuda版本是9.0，不满足上面的要求.
先用下面的方法解决一下，看行不行：
https://blog.csdn.net/qq_38163755/article/details/88583016
原因在于conda自动安装时，CUDA toolkit安装的是9.2，但是9.2对应的驱动为不小于396，因此就出错了。
解决方法为在那个环境下卸载CUDA与cudnn，然后安装合适的版本。
卸载：
conda uninstall cudnn
conda uninstall cudatoolkit
安装
conda install cudatoolkit=9.0
conda install cudnn
出错信息暂时消失了。
版本根据需求自定义，下面有版本对应关系。
然后重新用conda install安装tensorflow-gpu即可。
CUDA各版本与驱动的对应关系可点击链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
tensorflow-gpu与CUDA和cudnn的对应关系可查看：https://tensorflow.google.cn/install/source
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38163755/article/details/88583016