TensorFlow1.8.0+cuda9.0+cudnn7.1.2

写在前面：tensorflow也可以用conda一条龙安装，如：

conda install tensorflow-gpu==2.1.0

会自动安装其他依赖包，包括cudatoolkit10.1和cudnn7.6，如果至此问题可以解决，下面的可以不用看了。
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记录一个折磨我三天的小（da）问题
很早以前就被cuda、cudnn、显卡驱动、TensorFlow、pytorch等等的版本之类的问题困扰，不同的代码可能会需要不同版本的包，直到有一天我使用了anaconda（见Ubuntu安装Anaconda），按不同代码的版本需求安装不同的包（见cuda、cudnn、pytorch、tensorflow安装）。平静了很久很久以后，又出现了一个新的问题。
有个代码之前能够成功运行，虽然这个环境的cuda、cudnn、TensorFlow版本一直都有问题。下面我记录一下我几个环境的包的版本。
环境A：TensorFlow-gpu1.7.0+cuda8.0+cudnn7.0.5
环境B：TensorFlow-gpu1.7.0+cuda8.0+cudnn7.0.5
环境C：TensorFlow-gpu1.7.0+cuda9.0+cudnn7.6.5
实际上环境A和环境B是一致的，根据TensorFlow、cuda、cudnn的版本对应关系（见cuda、cudnn、pytorch、tensorflow安装）TensorFlow1.7.0配套的应该为cuda9和cudnn7，环境C符合这个规则。
使用环境C运行代码报错：

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7650 (compatibility version 7600) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000). 
If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.
If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.

这个TensorFlow1.7.0需要的cudnn7的版本为cudnn7.0的，7.6不适用，于是我就装上cudnn7.0，代码如下：

 conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

但是conda要强行将cuda9.0换成cuda8.0：

The following NEW packages will be INSTALLED:     
cudnn:           7.0.5-cuda8.0_0     https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main    

The following packages will be DOWNGRADED:
cudatoolkit:     9.0-h13b8566_0                                                              --> 8.0-3
Proceed ([y]/n)?

要装cudnn7.0只得选y,这样cuda就变成9.0了，无奈，就这样得到了环境A和B。
虽然这个版本对应有问题，但是可以运行。而且非常奇怪，即使分配了gpu，环境B只能用cpu运行tensorflow。而环境A只能用gpu运行tensorflow，即使我指定用cpu运行，也要找gpu。（确定两个环境的TensorFlow-gpu版本相同）
就这样我一直睁一只眼闭一只眼，没有管他们，直到昨天，环境A突然报错：

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

好家伙，又突然需要cuda9.0，就像一头沉睡的狮子，小丑在他身上跳了几个月的舞，也不知道被什么突然惊醒了。同样的代码，同样的环境，只隔一天就完全不能跑了。
cuda9.0和cudnn7.0.5又不能在conda环境中同时存在（不在conda环境中应该是可以共存，但是这样安装起来非常不方便也不便于管理），来回装了几遍cuda9.0和cudnn7.0和tensorflow1.7，都无济于事。
将tensorflow退回1.4，则报错：

ImportError: libcublas.so.6.0: cannot open shared object file: No such file or directory

cudnn7.1是conda环境中和cuda9.0兼容的最低版本，但是使用cudnn7.1也报错：

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:396] Loaded runtime CuDNN library: 7102(compatibility version 7100) but source was compiled with 7005 (compatibility version 7000). 
If using a binary install, upgrade your CuDNN library to match.
If building from sources, make sure the library loaded at runtime matches a compatible version specified during compile configuration.

突然注意到tensorflow1.5-1.12这几个版本对应的都是cuda9和cudnn7，想到尝试tensorflow-gpu-1.8：

pip install tensorflow-gpu==1.8.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

成功，与cudnn7.1完美兼容，问题解决。
最终成功的环境：TensorFlow1.8.0+cuda9.0+cudnn7.1.2