根据我的理解，所有版本的CUDA都是向后兼容的，但在完成安装CUDA和设置TF的虚拟环境的整个过程后，当我import tensorflow
ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory
这显然意味着Tensorflow正在寻找CUDA 8.0，但没有找到CUDA 8.0因为我有CUDA 9.1但是如果它是向后兼容的，为什么要重要呢？令人惊讶的是，这样一个受欢迎的图书馆在设置说明上有点模糊，所以我希望这里有人可以提供一些知识。
我在安装CUDA 8.0时没有问题，但当然这不是一个选项，我只能通过NVIDIA网站获得最新版本。有什么办法解决这个问题？
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如果您有一个与CUDA库（例如libcublas.so.8.0）链接的二进制文件（任何类型），您将无法通过替换另一个来满足共享对象动态加载时的要求libcublas.so.9.0之类的图书馆。 CUDA具有某种向前/向后兼容性，但这不是其中之一。您必须提供代码链接的确切库。
如果您想访问较旧的CUDA工具包版本，以便提供较旧的库，那么这些CUDA工具包版本通常可以在CUDA工具包存档页面here上找到。
如果您已经加载了一个较新的CUDA工具包并且工作正常，那么您应该能够加载旧工具包并使用它而无需更新/修改已安装的GPU驱动程序。
要解决此问题以便能够实际使用更新的库，您需要重新链接（至少）您正在使用的代码/二进制文件。