CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的问题解决，GPU运行环境_cuda failure 'cuda driver version is insufficient

一、解决办法是三重检测：下面第二部分是具体方法

• cuda与驱动版本
• cuda与tensorflow
• cuda与cudatoolkit

二、具体检测方式

1.查看自己的cuda版本：nvcc –version

可以确定目前电脑（服务器）的cuda版本是9.0

2.查看自己的驱动版本：cat /proc/driver/nvidia/version

我的驱动版本是384.130是满足条件的。

【第一重检测】注意：cuda版本一定要和驱动版本对应！

注：图片来源：https://blog.csdn.net/qq_25033587/article/details/90301671

3.查看自己的tensorflow版本：conda list

我安装的tensorflow版本是1.12.0，满足对应关系。

【第二重检测】注意：cuda和tensorflow也要满足对应关系！

【再次测试】

输入如下代码

python
import tensorflow as tf
sess=tf.Session()

• 输入python之后，会出现python信息，不用管它
• 
• 输入import tensorflow as tf和sess=tf.Session()之后，会出现错误
• 

4.查看自己的cuda toolkit: conda list

【第三重检测】电脑的cuda要与cudatoolkit保持一致！

可以看到这里显示的cuda是9.2,与电脑安装的cuda9.0不匹配，所以更改cudatoolkit：具体代码如下

conda install cudnn==7.1.2

安装过程需要下载包，需要输入y表示确认

下图表示安装成功！

【再次测试】

打开python,输入如下代码

import tensorflow as tf
sess=tf.Session()
a=tf.constant(1)
b=tf.constant(2)
print(sess.run(a+b))

最终输出如下结果：3!代表测试成功！具体操作截图如下：

至此，CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的问题解决完毕！