TensorFlow-GPU 1.5（适配CUDA8.0）导入报错问题求助

看你的操作流程，应该是版本适配调整后出现了卸载残留或者配置冲突的问题，我来帮你一步步排查解决：

一、先彻底清理旧版本残留 #

之前的CUDA 9.0卸载大概率没清理干净，残留文件会干扰新安装的CUDA 8.0：

• 检查/usr/local/目录下是否还有cuda-9.0文件夹，存在的话直接删除：

  sudo rm -rf /usr/local/cuda-9.0
  

• 检查系统环境变量，移除指向CUDA 9.0的配置：
  打开~/.bashrc或者/etc/profile文件，找到类似下面的行，直接删除或者用#注释掉：

  export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  

  保存后执行source ~/.bashrc（或source /etc/profile）更新环境变量。

二、验证CUDA 8.0与cuDNN v7.1的安装正确性 #

1. CUDA 8.0验证：
   执行nvcc -V，如果输出显示CUDA 8.0的版本信息，说明基础安装没问题；如果不是，手动配置CUDA 8.0的环境变量：

   export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   

   执行source ~/.bashrc让配置生效。
2. cuDNN v7.1验证：
   确认cuDNN的文件已经正确复制到CUDA 8.0目录：

   # 检查头文件
   ls /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h
   # 检查库文件
   ls /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*.so
   

   如果这些文件不存在，重新解压cuDNN压缩包，执行复制命令：

   sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/
   sudo cp 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*
   

三、重新安装TensorFlow-GPU 1.5 #

可能之前的TensorFlow卸载不彻底，或者安装包损坏：

• 完全卸载现有TensorFlow-GPU（注意Python2.7要用pip2）：

  pip2 uninstall tensorflow-gpu
  

• 重新安装指定版本：

  pip2 install tensorflow-gpu==1.5
  

  安装完成后可以检查版本确认：

  pip2 show tensorflow-gpu
  

四、测试TensorFlow导入 #

在Python2.7环境下执行测试代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

如果还有报错，把完整的报错信息贴出来，但按上面的步骤，基本能解决残留冲突导致的导入问题。

补充说明：NVIDIA驱动384.111是完全支持CUDA 8.0的，版本匹配没问题，所以重点还是在清理残留和配置校准上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tuming1990