在conda虚拟环境中安装旧版本tensorflow-gpu 1.4报错该如何解决？

前置说明 #

tensorflow-gpu 1.4强制匹配cuda 8.0、cudnn 6.0，无需手动在系统层安装这两个依赖，conda会自动在虚拟环境内部署。

步骤1：创建纯净Python3.6虚拟环境 #

避免多依赖同时指定引发的解析冲突，先单独创建基础环境：

conda create -n tf_1_4 python=3.6 -y

创建完成后激活环境：

conda activate tf_1_4

步骤2：安装匹配版本的CUDA和cuDNN #

在激活的虚拟环境内执行：

conda install cudatoolkit=8.0 cudnn=6.0 -y

步骤3：安装tensorflow-gpu 1.4 #

conda官方源的旧版本tensorflow依赖适配存在缺陷，改用pip安装：

pip install tensorflow-gpu==1.4

如果下载速度慢，可自行指定国内pypi镜像源加速。

验证安装 #

执行以下命令，返回True即为安装成功：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_gpu_available())"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rif3aa dev