cuda10.0对应的tensorflow

TensorFlow 的版本可能需要根据 CUDA 的版本进行适配。TensorFlow 2.5 以上版本已经支持 CUDA 10.0。建议使用 TensorFlow 2.5 或更高版本来使用 CUDA 10.0。

相关问题

CUDA10.2对应TensorFlow

根据引用\[1\]和引用\[2\]的信息，可以得出结论：CUDA 10.2与TensorFlow 2.0以上版本兼容。在使用CUDA加速时，需要在导入包的同时加入一些语句，如引用\[1\]中所示。如果出现"ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory"的错误提示，说明CUDA与TensorFlow版本不兼容。为了解决这个问题，可以尝试将TensorFlow升级到2.0以上版本，如引用\[2\]所建议的。另外，引用\[3\]中提到，可以将"import tensorflow as tf"改为"import tensorflow.compat.v1 as tf"，并将"self.sess = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()"替换为"self.sess = K.get_session()"，以解决另一个可能出现的错误。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CUDA10.2下安装tensorflow-gpu2.0.0版本注意事项](https://blog.csdn.net/yuanzhen_0128/article/details/106447686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [因安装cuda10.2导致tensorflow1.0级版本（对应cuda10.0）相关代码不兼容的解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_42017945/article/details/129196074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

cuda 12.0 对应tensorflow版本

目前最新版本的 TensorFlow（2.5.0）已经支持 CUDA 12.0，所以你可以使用 TensorFlow 2.5.0 来兼容 CUDA 12.0。如果你使用的是旧版本的 TensorFlow，可以查看以下对应关系：

- TensorFlow 2.4.0：CUDA 11.0、cuDNN 8、NCCL 2
- TensorFlow 2.3.0：CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.2.0：CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.1.0：CUDA 10.0、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.0.0：CUDA 10.0、cuDNN 7.4、NCCL 2

需要注意的是，不同版本的 TensorFlow 和 CUDA、cuDNN、NCCL 的兼容性会有所不同，因此在安装之前建议先仔细查看 TensorFlow 官方文档中的版本要求。