今天用户测试 python 3.6 + tensorflow-gpu 2.1 和 nvidia driver 418.87.00，遇到下面的问题，然后我们的环境是在 k8s 和 nvidia-docker 上，所以本地可以看到 GPU 设备是
/dev/nvidia3/
，正好落在第四块显卡上（因为是从0开始计数的）。
关于查询这些软硬件版本的方法可以参考这个文档。
https://blog.csdn.net/s_sunnyy/article/details/64121826
从报错信息看，就是 cuda init 的一个函数有问题。具体可以定位到错误代码，如下。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.1.0/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc#L351
其实根据代码，顺藤摸瓜，还挺清楚的，就是执行
cuInit()
这个函数报错了，于是就会打印出
failed to call to cuInit...
这个错误日志上，然后就执行
LogDiagnosticInformation()
这个函数了，再去看看这个函数。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.1.0/tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc#L129
这个函数也不复杂，按照报错信息，也就是
GetDevNodePath()
出错了，这里的报错其实是没啥意义的，因为这里当然找不到
/dev/nvida0
，原因在开头也说了，这是在 nvidia-docker 的环境下，这里做的 Dignose 诊断，其实只是想读一下设备在不在而已，但是这个跟我们这个问题关系就不大了，因为本身就没有
/dev/nvidia0
这个设备。
按照以往的经验，就是查一遍 cuda 的地址，然后跑一下 cuda 的 sample 程序看看有没有问题。关于 sample 其实是可以测试出来很多东西的，一定要注意一下。
/usr/local/cuda/extras/CUPTI/samples/
安装正常的 cuda 的 sample 程序应该是在这个文件夹（cuda 9版本是 sample 少个 s…），很简单，找个程序进去
make
一下，编个二进制出来运行一下。
很明显，这里也有问题，那我高度怀疑 cuda 版本的问题，但反正看官方文档，也看不出来 Tensorflow 报这个错是个啥问题，真是糟糕的文档。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-driver-api/group__CUDA__TYPES.html
很显然就是这个
cuInit()
的函数的问题。
未完待续，先吃饭…