用别人的代码训练模型时，tensorflow-gpu的版本太高，报告了很多错误，一个个改正很麻烦，所以直接降级。 tensorflow将升级到1.14，同时更改为相应版本的CUDA和cuDNN。
1.tensorflow-gpu降级pipuninstalltensorflow-gpupipinstalltensorflow-GPU==1.14.gcc降级我的服务器本身是gcc10 .数，现在5
通过CD/usr/smdxysudormgcsudoln-sgcc-5 gccsudormgsudoln-SG-5g验证gcc和g版本号，均显示gcc版本5.5成功
降级到GCC-VG-v3.CUDA9.2本身是CUDA10，降级到CUDA9.2。 我不卸载原来的cuda，直接在官网下载以下两个文件。 cuda_9.2.148.1_linux.run是修补程序。
sudoshcuda _9.2. 148 _ 396.37 _ Linux.runsudoshcuda _9.2. 148.1 _ Linux.run保持按q退出，而accept则按NVIDIA
安装完成后，设置环境变量。 bashrc末尾有要导出的内容：
SDO gedit~. bashrcexportpath=/usr/local/cuda-9.2/sm dxy : $ pathexportld _ library _ path=/usr/local/sm local/cuda-9.2:$cuda_home '然后运行3358www.Sina .
安装cuDNN在官网下载cuDNN7.4.1，选择Linux库
解压缩：
将tar-zxvfcudnn-9.2-Linux-x64-v7.4.1.5. tgz相关文件复制到刚才安装的cuda中：
sudocpcuda/include/Cu dnn.h/usr/local/cuda-9.2/include/sudocpcuda/lib 64/libcudnn */usr/local/cuda -。 在切换到libcudnn *5. cuda 9.2 CD usr/localsudorm-RF cuda #删除之前创建
nvcc-vcat/usr/local/cuda/include/Cu dnn.h|grepcudnn _ major-a2