Python TensorFlow-gpu-2.0.0rc2找不到cuda-10.1库，并跳过已注册的gpu设备

我在非管理员用户的系统上使用NVIDIA Tesla V100-SXM2-32GB，因此无法更改Cuda版本。系统上当前安装的Cuda版本是

10.1

，我正在尝试让TensorFlow使用此版本运行。安装TensorFlow版本

2.0.0rc2

（使用

cudnn-7.6.4

和

cudatoolkit-10.1.243

）后，我收到以下报告的错误（在默认启用的紧急执行模式下）。Cuda库的路径已正确导出

根据和，TensorFlow目前支持Cuda

10.0

。有人知道可以运行Cuda 10.1的版本（甚至alpha）吗

python -c "import tensorflow as tf; tf.zeros(10)"

返回

2019-11-10 11:55:36.118647:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]已成功打开动态库libcuda.so.1
2019-11-10 11:55:39.393230:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618]找到了具有以下属性的设备0：
名称：特斯拉V100-SXM2-32GB主要：7次要：0内存时钟频率（GHz）：1.53
pciBusID:0000:1a:00.0
2019-11-10 11:55:39.395456:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618]找到了具有以下属性的设备1：
名称：特斯拉V100-SXM2-32GB主要：7次要：0内存时钟频率（GHz）：1.53
pciBusID:0000:1c:00.0
2019-11-10 11:55:39.397553:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618]找到了具有以下属性的设备2：
名称：特斯拉V100-SXM2-32GB主要：7次要：0内存时钟频率（GHz）：1.53
pciBusID:0000:1d:00.0
2019-11-10 11:55:39.399647:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618]找到了具有以下属性的设备3：
名称：特斯拉V100-SXM2-32GB主要：7次要：0内存时钟频率（GHz）：1.53
pciBusID:0000:1e:00.0
2019-11-10 11:55:39.399986:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“libcudart.so.10.0”；dError:libcudart.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.400135:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“libcublas.so.10.0”；dError:libcublas.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.400274:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“libcuft.so.10.0”；dlerror:libcuft.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.400414:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库'libcurand.so.10.0'；dError:libcurand.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.400552:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“libcusolver.so.10.0”；dlerror:libcusolver.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.400687:W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55]无法加载动态库“libcusparse.so.10.0”；dlerror:libcusparse.so.10.0:无法打开共享对象文件：没有此类文件或目录；LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda-8.0/lib64
2019-11-10 11:55:39.405250:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]成功打开动态库libcudnn.so.7
2019-11-10 11:55:39.405367:W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1641]无法打开某些gpu库。如果您想使用GPU，请确保正确安装了上述缺失的库。请按照以下指南操作：https://www.tensorflow.org/install/gpu 了解如何下载和设置平台所需的库。
正在跳过注册GPU设备。。。
2019-11-10 11:55:39.405848:I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142]您的cpu支持该tensorflow二进制文件未编译为使用的指令：AVX2 AVX512F FMA
2019-11-10 11:55:39.412764:I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:94]cpu频率：210000000 Hz
2019-11-1011:55：39.412951：TySoFrase/编译器/ XLA/Service / Service .CC：168）XLA服务0x55 5C0A4ADFD0在平台主机上执行计算。设备：
2019-11-10 11:55:39.413028:I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]StreamExecutor设备（0）：主机，默认版本
2019-11-1011:55：40.213011：TySoFrase/编译器/ XLA/Service / Service。CC：168）XLA服务0x55 5C0A4B0850在CUDA平台上执行计算。设备：
2019-11-10 11:55:40.213144:I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]StreamExecutor设备（0）：特斯拉V100-SXM2-32GB，计算能力7.0
2019-11-10 11:55:40.213208:I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]StreamExecutor设备（1）：特斯拉V100-SXM2-32GB，计算能力7.0
2019-11-10 11:55:40.213262:I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]StreamExecutor设备（2）：特斯拉V100-SXM2-32GB，计算能力7.0
2019-11-10 11:55:40.213312:I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:175]StreamExecutor设备（3）：特斯拉V100-SXM2-32GB，计算能力7.0
2019-11-10 11:55:40.213562:I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1159]设备互连StreamExecutor，具有强度1边缘