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

在我实验中使用tensorflow-gpu版本的时候，跳出了CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version. 问题就是CUDA版本与tensorflow版本不对应，首先就是要确保安装了相应的正确的tensorflow版本
查看cuda版本

#linux下两种方法
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/version.txt

#windows下
nvcc --version
#还可以通过进入NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件中查看NVCUDA.DLL

之后可以查看这篇博客安装相应版本tensorflow。
若还是出现了问题则可以通过确定conda或者pip查看CUDNN版本对应的Build是否是相应的cuda版本。出现与自己系统CUDA版本不适应的CUDNN版本可能是由于通过conda安装tensorflow的时候，安装的依赖不适用与当前的CUDA版本，也可能是因为之前安装CUDNN选择了错误的版本。

如果版本不适应，则要先卸载cudnn以及cudatoolkit,然后先安装cudnn以及cudatoolkit，在安装tensorflow-gpu

conda uninstall cudnn
conda uninstall cudatoolkit
conda install cudatoolkit=9.0 #相应cuda版本
conda install cudnn

调整好CUDA对应的tensorflow以及CUDNN版本之后，问题就可以解决了。