tensorflow1.15和cuda对应版本

TensorFlow 1.15 需要 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.4。也就是说，您需要安装相应版本的 NVIDIA 显卡驱动、CUDA 工具包和 cuDNN 库来正确安装 TensorFlow 1.15。如果您的 CUDA 和 cuDNN 版本不匹配，将会导致 TensorFlow 1.15 无法正常工作或遇到错误。同时，您需要在使用 TensorFlow 1.15 时确保您的显卡支持 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.4。如果您不确定您的显卡是否支持这些版本，您可以在 NVIDIA 官网上查找显卡的技术规格并查看它是否支持这些版本。在安装 TensorFlow 1.15 之前，您应该先安装适当版本的 CUDA 和 cuDNN，然后再安装 TensorFlow 1.15。如果您已经安装了 TensorFlow 1.15，但是它不工作或者遇到错误，那么您应该检查您的 CUDA 和 cuDNN 版本是否正确匹配。

相关问题

tensorflow和cuda对应版本

以下是TensorFlow和CUDA的对应版本：

| TensorFlow版本 | CUDA版本 |
|----------------|----------|
| 1.15 | 10.0 |
| 2.0 | 10.0 |
| 2.1 | 10.1 |
| 2.2 | 10.1 |
| 2.3 | 10.1 |
| 2.4 | 11.0 |
| 2.5 | 11.0 |

请注意，这是TensorFlow官方支持的版本，但不一定是唯一可用的版本。根据您的硬件和软件配置，可能需要使用其他版本的CUDA。

tensorflow-gpu对应cuda版本

tensorflow-gpu对应的cuda版本如下：

tensorflow-gpu 2.4. 对应的cuda版本为 11.

tensorflow-gpu 2.3. 对应的cuda版本为 10.1

tensorflow-gpu 2.2. 对应的cuda版本为 10.1

tensorflow-gpu 2.1. 对应的cuda版本为 10.1

tensorflow-gpu 2.. 对应的cuda版本为 10.

tensorflow-gpu 1.15. 对应的cuda版本为 10.

tensorflow-gpu 1.14. 对应的cuda版本为 10.

tensorflow-gpu 1.13. 对应的cuda版本为 10.

tensorflow-gpu 1.12. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.11. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.10. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.9. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.8. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.7. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.6. 对应的cuda版本为 9.

tensorflow-gpu 1.5. 对应的cuda版本为 8.

tensorflow-gpu 1.4. 对应的cuda版本为 8.

tensorflow-gpu 1.3. 对应的cuda版本为 8.

tensorflow-gpu 1.2. 对应的cuda版本为 8.

tensorflow-gpu 1.1. 对应的cuda版本为 8.

tensorflow-gpu 1.. 对应的cuda版本为 8.