tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：

这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行：

可以看到上面几个文件都顺利打开了，但是最后一个libcudnn.so.7文件显示无法打开，not such file or directory。怀疑是cuda有问题，服务器本身是装的cuda10.1，跟tensorflow2.2应该是吻合的，但是一直无法调用，所以一开始我想重新安装cuda，覆盖掉服务器本来的cuda，下好安装包之后，因为我不是管理员，没有root权限，所以总是失败。但是安装过程中了解到系统的cuda安装目录，位于/usr/local/cuda下面，这个libcudnn.so.7应该是一个库文件，那应该放在cuda的安装目录下面，具体地，在/usr/local/cuda/lib64下面，之前在我的windows本地机器安装cuda时还要下载cudnn7.x，然后把文件拷贝到cuda对应的目录下面，我怀疑lib64目录下面的这个libcudnn.so.7文件有问题，因为在linux版本的cudnn中是可以看到libcudnn.so.7这个文件的。
于是，打开lib64目录，查找是否有libcudnn.so.7这个文件，结果是没有找到这个文件，这就很奇怪了，cuda10.1目录下面竟然没有cudnn的文件，我也没有权限修改/us