CentOS下CUDA8.0环境导入TensorFlow报错libcublas.so.9.0求助

Hey there, let's work through your issues one by one:

1. 解决 ImportError: libcublas.so.9.0 错误 #

这个错误的核心原因很明确：你当前安装的TensorFlow版本依赖CUDA 9.0的库文件，但你系统里只装了CUDA 8.0，所以找不到对应的libcublas.so.9.0文件。

你有两个可行的解决方案：

• 方案一：降级TensorFlow到兼容CUDA 8.0的版本
  CUDA 8.0对应的适配TensorFlow版本是1.4.x及更早（TensorFlow 1.4开始支持Python 3.6）。执行以下步骤：
  1. 先卸载当前的TensorFlow：

     pip uninstall tensorflow  # 如果是GPU版本则用 pip uninstall tensorflow-gpu
     

  2. 安装适配版本：

     pip install tensorflow==1.4.0  # GPU版本用 pip install tensorflow-gpu==1.4.0
     

• 方案二：升级CUDA到9.0
  你的显卡驱动版本是9.1，完全支持CUDA 9.0（CUDA驱动遵循向下兼容运行时的规则）。升级后记得修改/etc/profile里的环境变量路径，把cuda-8.0替换成cuda-9.0，然后执行source /etc/profile让配置生效。

2. 关于CUDA版本显示不一致的困惑 #

你看到的两个版本其实是不同的概念，完全属于正常现象：

• nvcc -V显示的是**CUDA Toolkit（运行时）**的版本，也就是你手动安装的cuda-8.0的版本，所以显示release 8.0, V8.0.61是正确的。
• deviceQuery里的CUDA Driver Version是显卡驱动自带的CUDA驱动版本，CUDA Runtime Version是你安装的Toolkit版本。CUDA驱动的兼容规则是：只要驱动版本≥运行时版本，就能正常工作。你的驱动是9.1，运行时是8.0，满足兼容条件，所以设备可以正常运行CUDA程序，这个不用紧张。

最后提醒一下：修改完/etc/profile的环境变量后，一定要执行source /etc/profile或者重启终端，确保配置生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yang Feng