我已经在Windows 10中安装了WSL 2（Ubuntu 22.04内核），在Miniconda环境（Python 3.9.16）下安装了Tensorflow 2.12、Cuda Toolkit 11.8.0和cuDNN8.6.0.163，正常情况下和www.example.com官方tensorflow.org。在这里我需要强调的是，我想使用Tensorflow 2。12因为与相应的Cuda Toolkit 11.8.0兼容Ada Lovelace GPU（我的情况是RTX 4080）。
当我去训练我的模型时，它给了我以下错误：

"Loaded cuDNN version 8600 Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so : cannot open shared object file: No such file or directory".

有没有什么想法是错的 *？
路径配置如下：

mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'CUDNN_PATH=$(dirname $(python -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn.__file__)"))' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/:$CUDNN_PATH/lib' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh

使用以下命令搜索引用我的错误的文件：

• ldconfig -p | grep libcudnn_cnn，但它没有返回任何内容，因此文件不存在，并且
• ldconfig -p | grep libcuda，其中返回libcuda.so.1 (libc6,x86-64) => /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1

另外，我尝试设置新的环境变量并将其包含到$CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh中，但没有任何运气：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib:$LD_LIBRARY_PATH

*请注意，在导入Tensorflow时，我收到以下警告：

• TF-TRT Warning: Could not find TensorRT

could not open file to read NUMA node:
    /sys/bus/pci/devices/0000:1c:00.0/numa_node Your kernel may have been built without NUMA support.

此外，尝试遵循NVIDIA Documentation for WSL，具体在第3节-〉选项1中，但这并不能解决问题。