我在運行Tensorflow的某個Demo時遇到了一個錯誤：
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
即CUDA的驅(qū)動版本與運行時版本不匹配得院。
這個Demo是一個.ipynb文件彭沼，在Jupyter Notebook上運行時發(fā)現(xiàn)的殊鞭。
根據(jù)NVIDIA官網(wǎng)資料：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
cuda_ver.png
CUDA的版本為：
~ cat /usr/local/cuda/version.txt
cuda_ver9.0.png
查看顯卡驅(qū)動版本：
~ nvidia-smi
nvidia_smi.png
顯卡的驅(qū)動顯然符合要求阴汇，但問題依然出現(xiàn)数冬。
在網(wǎng)上查到了以下資料：
https://blog.csdn.net/li57681522/article/details/82491617
按照這篇文章的思路，原因在于CUDA的幾個Python庫的版本不對搀庶，然后：
~ pip list | grep cuda
pip_info.png
沒有任何輸出拐纱，也就是說我根本沒有安裝cudatoolkit和cudnn铜异！
想起安裝Tensorflow的時候是用的Anaconda，或許應(yīng)該換個方式：
~ conda list | grep cu
conda_info_1.png
果然有問題秸架。不是沒有安裝cudatoolkit和cudnn揍庄，而是這幾個庫不是用pip安裝的。圖中這幾個庫對應(yīng)的CUDA的版本是9.2咕宿。
果斷更改版本：
~ conda install cudatoolkit=9.0
conda_info_2.png
問題解決币绩。
注意，可能需要重啟Python后臺府阀。
