tensorflow-gpu训练出现Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

问题：Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

解决方案：

很多教程上说是cudnn的版本问题，我试过很多次不同的版本没有解决。一般只要对应上tensorflow版本即可。
教程很多，这篇博客的重点不在这。而是按照对应的版本安装完以后仍然出现了问题。这时按照以下步骤来：

配置环境变量

* export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
* export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

清除缓存

sudo rm -rf ~/.nv/

弄完重启以下试试，我就是这么解决的，希望帮助到有同样问题的人

如果按照上述操作不好使可以重新配置环境变量再次试试，地址执行安装的对应版本的cuda：
输入命令：vi .bashrc配置即可

 export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64"
 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

配置完成清除缓存，重启

参考链接：https://stackoverflow.com/questions/43147983/could-not-create-cudnn-handle-cudnn-status-internal-error

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未彻底解决的问题补充，血泪史

用上面的方法一定程度上能够解决问题，但过了一点时间彻底没用了，这时候就查各种资料，发现根本上还是从版本对应上来排查。
1.确定自己的服务器GPU型号，去查找对应的NVIDIA下载。这里要注意，tensorflow的版本制约着cuda版本，具体参考：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978 对应版本。注意ubuntu16.04自带的gcc版本为5.4就不需要降级为4.8了。
环境：
ubuntu16.04
tensorflow=1.10.0
cuda=9.0
cudnn=7.3.1

按照官网上查询到的nvidia版本为384.183
我按照步骤安装了就出现上面的驱动版本不足的问题。一直试了很多对应关系，很乱。cuda换成了9.2 ，cundnn也对应升级到了7.5等一系列，但一直也没能解决问题。最终从头来了一遍，各种版本的尝试。下面是一种可行的组合，可借鉴。

解决方案：

下载稍高版本的驱动，我选的驱动：
Driver Version: 390.116 。
cuda=9.0
cudnn=7.3.1
这种组合解决了困扰我3天的问题。

备注：官网上给的390.116版本对应的cuda=9.2，我按照这种组合出现了ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory问题，在对应的9.2版本下面也没有so.9.0，所以我只能退回了9.0的cuda。最终就是这种奇怪的不符合官网预期的组合方式才能成功运行。

问题：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
解决：sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64

问题：ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory
解决方案：没有建立软连接
CUDNN连接建立

 cd /usr/local/cuda/lib64

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7  #删除原有版本号，版本号在cudnn/lib64中查询

sudo ln -s libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7 #生成软连接，注意自己下载的版本号

sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so 

sudo ldconfig #立即生效