TensorFlow是Google的一个机器学习库，常用于深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。在使用TensorFlow进行开发时，由于各种原因可能会遇到各种报错。这篇文章的主题是“导入tensorflow:ImportError: libcublas.so.9.0 报错”，我们将从多个角度分析这个报错。
首先，需要了解报错的具体含义。这个报错是说找不到 libcublas.so.9.0 这个文件。这是因为在Linux系统下缺失了CUDA 9.0库的支持。TensorFlow依赖于CUDA，并且不同版本的TensorFlow需要不同版本的CUDA。因此，解决这个报错的方法是需要安装CUDA 9.0库或者更高版本的CUDA，并且确保TensorFlow和CUDA版本匹配。
其次，要了解TensorFlow的基本架构。TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图由节点和边组成，每个节点代表一个操作，每条边代表操作之间的输入和输出关系。TensorFlow的核心组件是Graph，Variables和Session。其中，Graph负责定义和描述计算任务，Variables保存和更新模型参数，Session执行计算任务并输出结果。了解这些基本架构有助于我们理解TensorFlow的运行机理，更好的进行开发和调试工作。
最后，我们需要知道如何避免这个报错。除了保证TensorFlow和CUDA版本匹配外，我们还可以通过其他方法避免这个报错。一种办法是使用TensorFlow的CPU版本，不需要GPU支持。另一种办法是使用Docker，可以避免各种版本库之间的冲突和报错。另外，我们还可以在安装TensorFlow时添加选项，指定TensorFlow运行时使用的CUDA版本，避免不兼容等问题。总之，避免这个报错需要一些技巧和经验，也需要对TensorFlow和CUDA有深入的了解和掌握。
