python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas版本

目前，TensorFlow 2.4.0是兼容Python 3.9的最新版本。你可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

对于 Pandas，最新的版本（1.2.0）也兼容 Python 3.9，你可以使用以下命令安装：

pip install pandas==1.2.0

请注意，你需要安装与你的操作系统和CUDA版本兼容的TensorFlow GPU版本。如果你的CUDA版本不兼容最新的TensorFlow GPU版本，请安装一个与你的CUDA版本兼容的旧版本的TensorFlow GPU。

相关问题

cudaV12.0和python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本

下面是 CUDA 12.0 和 Python 3.9 兼容的 TensorFlow-GPU、Pandas、NumPy、cuDNN、CUDA Toolkit 版本的列表：

- TensorFlow-GPU: 2.4.0 或更高版本
- Pandas: 1.2.0 或更高版本
- NumPy: 1.19.4 或更高版本
- cuDNN: 8.0.4 或更高版本（需要匹配你的 CUDA 版本）
- CUDA Toolkit: 11.0 或更高版本

请注意，这些版本仅供参考，你需要根据你的操作系统和硬件配置选择适合你的版本。如果你的硬件配置不同，你需要查找适合你的版本。另外，请确保你的操作系统和硬件符合 TensorFlow-GPU、cuDNN 和 CUDA Toolkit 的最低要求。

和keras2.10.0、cudaV12.0、python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本

注意到你提到的是 Keras 2.10.0 版本，实际上 Keras 已经被整合进了 TensorFlow 中，因此你可以直接使用 TensorFlow 2.4.0 或更高版本来代替 Keras 2.10.0。

下面是 CUDA 12.0、Python 3.9 和 TensorFlow 2.4.0 的要求：

- TensorFlow-GPU: 2.4.0 或更高版本
- Pandas: 1.2.0 或更高版本
- NumPy: 1.19.4 或更高版本
- cuDNN: 8.0.4 或更高版本（需要匹配你的 CUDA 版本）
- CUDA Toolkit: 11.0 或更高版本

请注意，这些版本仅供参考，你需要根据你的操作系统和硬件配置选择适合你的版本。如果你的硬件配置不同，你需要查找适合你的版本。另外，请确保你的操作系统和硬件符合 TensorFlow-GPU、cuDNN 和 CUDA Toolkit 的最低要求。