问题

安装keras以及tensorflow后，测试是否成功安装上时，程序报错：“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”

原因

报错的原因是安装的CUDA版本和电脑显卡版本不支持。我安装的CUDA版本为10.0版本，显卡为391.25版本。
CUDA各版本支持的计算机显卡版本如下图所示（图片来源），可以看到CUDA 10.0版本需要 411.31以上版本的显卡，而我的显卡391.25需要CUDA 9.0的版本。
因此需要更换显卡或者更换CUDA版本，考虑到tensorflow和CUDNN都已经安装好，更换CUDA太麻烦，因此决定更新显卡驱动。

CUDA版本对应的显卡版本

更新显卡驱动

1. 查看当前电脑显卡版本，在终端切换至C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI>，输入nvidia-smi可查看当前显卡的版本，如下图所示，当前显卡版本为391.25：
   更换前显卡版本.png
2. 输入nvidia-smi -L命令查看显卡型号：
   显卡型号.png
3. 在NVIDIA官网寻找对应显卡型号的驱动，如下图所示，由上一步的信息查找相应的驱动程序：
   下载相应型号的驱动.png

4. 查找的结果如图所示，可以看到找到的显卡驱动版本为436.30，支持CUDA10.0版本，下载下来。

   
   查找到的驱动.png
5. 下载下来解压缩，直接安装即可。不需要担心驱动冲突的问题，在驱动安装时会自动检测当前环境，会自动卸载旧版本驱动，安装新驱动。

6. 安装完成后，查看当前显卡版本，可以看到，显卡已经成功更新为436.30版本：

   
   更换后显卡版本.png
7. 再次执行测试程序，tensorflow成功输出！

参考文章