解决 cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

tensorflow-gpu 的项目运行报错如下：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

特斯拉服务器配置：

Windows Server 2012 R2 64位操作系统，基于x64的处理器

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问题解决参考链接

我采用了该链接中的第一种方法，把显卡驱动更新一下，确实解决了这个错误，具体解决步骤如下：

解决步骤：

• 查看显卡型号：nvidia-smi -L

• 在驱动搜索链接中下载相应驱动。

• 安装驱动
• 驱动重新安装，之后，重启服务器

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有一次遇到这个问题：
原因如下：
服务器 安装的是 cuda9.1 和 对应的 驱动
但是我需要跑 tensorflow-gpu 2.0 的代码，因此在自己的 用户目录下 重新 安装了 CUDA10.0（安装时没有更新驱动），然后运行代码，就又报上面的错误。

一台 Linux 服务器， cuda9 和 cuda 10 可以共存吗？

有些cuda版本可以共存，比如：已经安装了高版本的cuda 和 对应驱动， 而 这个驱动 同时也支持 低版本的CUDA运行，这种情况通过 修改 配置 文件的方式 ，可以 自由进行 cuda 的切换。

但是 如果 系统 先 安装的 cuda9 和对应 驱动， 然后 你想要 安装自己的 cuda10 ，因为 没有 root权限， 无法 更新 驱动 ，此时 便不行。

这是我的 总结 ，有不对之处， 请多多指教!

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参考链接

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