我注意到一些较新的TensorFlow版本与较旧的CUDA和cuDNN版本不兼容。是否存在兼容版本的概述，甚至官方测试的组合列表?我在TensorFlow文档中找不到它。

当我运行nvidia-smi时，我得到以下消息:

初始化NVML失败:驱动程序/库版本不匹配

一小时前，我收到了同样的消息，卸载了我的CUDA库，我能够运行nvidia-smi，得到以下结果:

之后，我从NVIDIA官方页面下载了cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb，然后简单地:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

现在我已经安装了CUDA，但我得到了前面提到的不匹配错误。

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一些可能有用的信息:

运行cat /proc/driver/nvidia/version得到:

NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module  378.13  Tue Feb  7 20:10:06 PST 2017
GCC version:  gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4)

我正在运行Ubuntu 16.04.2 LTS (Xenial Xerus)。

内核发行版是4.4.0-66-generic。

是否有任何快速命令或脚本来检查安装的CUDA版本？

我在安装目录下找到了4.0的手册，但我不确定它是否是实际安装的版本。