我在运行Tensorflow的某个Demo时遇到了一个错误：
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
即CUDA的驱动版本与运行时版本不匹配。
这个Demo是一个.ipynb文件，在Jupyter Notebook上运行时发现的。
根据NVIDIA官网资料：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
cuda_ver.png
CUDA的版本为：
~ cat /usr/local/cuda/version.txt
cuda_ver9.0.png
查看显卡驱动版本：
~ nvidia-smi
nvidia_smi.png
显卡的驱动显然符合要求，但问题依然出现。
在网上查到了以下资料：
https://blog.csdn.net/li57681522/article/details/82491617
按照这篇文章的思路，原因在于CUDA的几个Python库的版本不对，然后：
~ pip list | grep cuda
pip_info.png
没有任何输出，也就是说我根本没有安装cudatoolkit和cudnn！
想起安装Tensorflow的时候是用的Anaconda，或许应该换个方式：
~ conda list | grep cu
conda_info_1.png
果然有问题。不是没有安装cudatoolkit和cudnn，而是这几个库不是用pip安装的。图中这几个库对应的CUDA的版本是9.2。
果断更改版本：
~ conda install cudatoolkit=9.0
conda_info_2.png
问题解决。
注意，可能需要重启Python后台。
