Win11，cuda11.6对应的cudnn版本和tf-gpu版本

对于 Windows 11 操作系统和 CUDA 11.6，推荐使用以下版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU：

- cuDNN 8.2.4
- TensorFlow GPU 2.6.0

请注意，具体版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU 还取决于您使用的 NVIDIA GPU 和 Python 版本。您可以根据自己的需求进行选择和安装。

相关问题

cuda 11.6 cudnn 8302

对应的tensorflow-gpu版本为2.12.0，最新版的tensorflow-gpu版本是2.12.0，而引用中提到的国内镜像源还未上线。如果想要确定你的tensorflow-gpu是否与cuda11.6对应，你可以在ipython交互控制台输入以下代码：`import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())`，这个代码会输出你当前使用的tensorflow-gpu版本是否支持GPU。另外，引用中提供的命令`pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/`是用来安装tensorflow-gpu版本为2.10.0的，不是最新版的。如果你想使用最新版的tensorflow-gpu，并且要确保与cuda11.6对应，你可以寻找其他可靠的源或等待国内镜像源上线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

怎么安装cuda11.6对应的tensorflowgpu版本

首先，需要确认您的显卡是否支持CUDA 11.6版本，如果不支持，需要安装相应的版本。

接下来，您可以按照以下步骤安装CUDA 11.6和对应的TensorFlow GPU版本：

1. 安装CUDA 11.6。您可以从NVIDIA官网下载CUDA 11.6的安装包，并按照提示进行安装。注意，需要选择与您的操作系统和显卡类型相对应的版本。

2. 安装cuDNN。cuDNN是一个用于深度学习的加速库，TensorFlow GPU依赖于它。您可以从NVIDIA官网下载cuDNN的压缩包，并按照官方文档中的步骤进行安装。

3. 安装TensorFlow GPU。您可以使用pip安装TensorFlow GPU，命令如下：

pip install tensorflow-gpu==2.5.0

注意，需要将版本号改为与您的CUDA版本相对应的版本。

4. 验证安装。您可以打开Python交互式环境，输入以下命令验证TensorFlow GPU是否成功安装：

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

如果输出了GPU设备的信息，说明TensorFlow GPU已经成功安装。

希望以上步骤对您有所帮助！