用别人的代码训练模型时，由于tensorflow-gpu版本太高，报了很多错，一个个改太麻烦，所以直接降级。tensorflow降级为1.14，与此同时也要换成对应版本的CUDA和cuDNN。

1.tensorflow-gpu降级

pip uninstall tensorflow-gpu
pip install tensorflow-gpu==1.14

2.gcc降级

我的服务器本身好像是gcc10.几，现在降到5.5

cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-5 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-5 g++

查看gcc和g++版本号，均显示gcc version 5.5则成功

gcc -v
g++ -v

3.降级到CUDA9.2

本身是CUDA10，降到CUDA9.2，我没有卸载本来的CUDA，直接在官网下载下面两个文件，cuda_9.2.148.1_linux.run是补丁。

sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux.run
sudo sh cuda_9.2.148.1_linux.run

直接按q退出，accept，除了安装NVIDIA驱动选项输入n以外（因为之前已经装过显卡驱动了），其余全部选y，默认location都直接回车。
安装完成后，配置环境变量。在.bashrc末尾export一些东西：

sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-9.2:$CUDA_HOME"

然后执行source ~/.bashrc

4.安装cuDNN

在官网下载cuDNN7.4.1，选择library for Linux

解压：

tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.4.1.5.tgz

将相关文件复制到刚才安装的cuda中：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.2/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.2/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.2/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.2/lib64/libcudnn*

5.切换到CUDA9.2

cd usr/local
sudo rm -rf cuda #删除之前创建的软链接
sudo ln -s cuda-9.2 cuda #重建软链接

查看当前的cuda和cuDNN版本：

nvcc -V

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2