这个问题我之前也碰到过，核心原因很明确：你的CUDA版本（5.5）和TensorFlow 1.4.1完全不兼容。cuDevicePrimaryCtxSetFlags是CUDA 8.0才新增的API，而你当前的CUDA 5.5根本没有这个函数，所以导入TensorFlow时会触发符号未定义的错误。

下面给你两个可行的解决方案，根据你的实际情况选择：

方案1：升级CUDA到8.0（推荐，适配TensorFlow 1.4.1） #

TensorFlow 1.4.1要求的最低CUDA版本是8.0，同时需要搭配cuDNN 6.0，步骤如下：

1. 先卸载旧版本的CUDA 5.5：

   sudo apt-get purge nvidia-cuda-toolkit
   sudo apt-get autoremove
   

2. 下载适配Ubuntu 14.04的CUDA 8.0安装包，按照官方指引完成安装（注意不要勾选与当前显卡驱动冲突的选项）。安装后配置环境变量：

   echo 'export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
   echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
   

3. 下载对应版本的cuDNN 6.0，解压后复制文件到CUDA目录：

   sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*
   

4. 重新安装TensorFlow 1.4.1：

   pip install tensorflow-gpu==1.4.1
   

方案2：安装与CUDA 5.5兼容的TensorFlow版本 #

如果暂时无法升级CUDA，那只能选择支持CUDA 5.5的TensorFlow版本。根据官方兼容表，TensorFlow 1.0.0是最后一个支持CUDA 5.5的正式版本，这也和你提到的“仅能安装到1.0.0版本”的情况吻合。安装命令：

pip install tensorflow-gpu==1.0.0

⚠️ 注意：这个版本功能相对老旧，缺少很多后续版本的新特性，如果后续有使用高级功能的需求，还是建议优先升级CUDA。

验证安装是否成功 #

完成安装后，打开Python终端测试：

import tensorflow as tf
print("TensorFlow版本：", tf.__version__)
# 测试GPU是否正常工作
with tf.Session() as sess:
    test_tensor = tf.add(tf.constant([1,2,3]), tf.constant([4,5,6]))
    print("GPU计算结果：", sess.run(test_tensor))

如果能正常输出版本号和计算结果，说明安装成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者emapesce