一、解決辦法是三重檢測：下面第二部分是具體方法
- cuda與驅動版本
- cuda與tensorflow
- cuda與cudatoolkit
二、具體檢測方式
1.查看自己的cuda版本：nvcc –version
可以確定目前電腦（服務器）的cuda版本是9.0
2.查看自己的驅動版本：cat /proc/driver/nvidia/version
我的驅動版本是384.130是滿足條件的。
【第一重檢測】注意：cuda版本一定要和驅動版本對應！
注：圖片來源：https://blog.csdn.net/qq_25033587/article/details/90301671
3.查看自己的tensorflow版本：conda list
我安裝的tensorflow版本是1.12.0，滿足對應關係。
【第二重檢測】注意：cuda和tensorflow也要滿足對應關係！
【再次測試】
輸入如下代碼
python
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
- 輸入python之後，會出現python信息，不用管它
![]()
- 輸入import tensorflow as tf和sess=tf.Session()之後，會出現錯誤
![]()
4.查看自己的cuda toolkit: conda list
【第三重檢測】電腦的cuda要與cudatoolkit保持一致！
可以看到這裏顯示的cuda是9.2,與電腦安裝的cuda9.0不匹配，所以更改cudatoolkit：具體代碼如下
conda install cudnn==7.1.2
安裝過程需要下載包，需要輸入y表示確認
下圖表示安裝成功！
【再次測試】
打開python,輸入如下代碼
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
a=tf.constant(1)
b=tf.constant(2)
print(sess.run(a+b))
最終輸出如下結果：3!代表測試成功！具體操作截圖如下：
至此，CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的問題解決完畢！
