情形一：
linux服务器，无sudo权限。cuda安装在/opt/cuda。无法直接连外网，conda安装必须通过代理连接外网，pip安装可以直接通过内网。
import mxnet时，mxnet-cu112（各版本都，mxnet-cu110也）要去/usr/local/cuda找cuda，于是找不到，报“OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory”。
google有一个解决方法，将需要的文件链接到/usr/local/cuda即可。但是需要sudo权限。
尝试了
1.conda install cudatoolkit，还是报同样的错。
2.LD_LIBRARY_PATH添加/opt/cuda/lib64，再添加到环境变量，还是报同样的错。
如何在无外网情况下使用conda install安装包
由于urllib3的版本默认是1.26.x，版本太高，有bug，若直接挂代理会报错ValueError: check_hostname requires server_hostname。
需要在conda的各环境中activate base环境（在其他环境中改变urllib3版本是没用的，因为conda的连接还是从base的urllib3发出的），在不挂代理的情况下，执行pip install urllib3==1.25.11，成功降低urllib3版本。然后挂代理，然后执行
以给conda换上清华源，然后执行conda install命令即可。
情形二：
服务器情况同上。
在用python用tensorflow_gpu尝试tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')时，报如下错误
。
尝试了 1.conda install cudatoolkit，还是报同样的错。 2.conda install -c nvidia cudnn，还是报同样的错。
未解决
猜测问题应该是，由于cuda版本原因，对应的cuda/库中缺少需要的文件。
猜测解决方案是，需要通过再安装一个cuda等方式安装必需的文件。
