NVIDA 11.4对应的tensorflow-gpu版本

根据NVIDIA CUDA工具包和cuDNN版本的兼容性，以下是NVIDIA CUDA 11.4对应的tensorflow-gpu版本：

- TensorFlow 2.6.0 或更高版本支持 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.0。
- TensorFlow 2.5.0 支持 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.1.0。
- TensorFlow 2.4.0 支持 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.0.4。

请注意，确保您的系统满足所需的硬件和驱动要求，并根据您的环境选择正确的版本。建议查看TensorFlow官方文档以获取最新的兼容性信息。

相关问题

tensorflow2.8对应gpu

TensorFlow 2.8支持的GPU包括：NVIDIA Tesla、Quadro、GeForce和Titan系列的GPU，以及AMD Radeon系列的GPU。同时，TensorFlow 2.8还支持使用CUDA 11.4和cuDNN 8.2进行GPU加速。

CUDA为11.7，python3.8对应的gpu版本的tensorflow

您可以在NVIDIA官方网站上找到CUDA 11.7和Python 3.8所需的TensorFlow GPU版本。在 https://www.tensorflow.org/install/source_gpu 上，您可以找到TensorFlow GPU的完整安装指南，包括如何安装特定版本的TensorFlow。

根据TensorFlow官方文档，CUDA 11.2、11.3、11.4、11.5、11.6、11.7 都支持 TensorFlow 2.5.0 和更高版本。因此，您可以使用CUDA 11.7和Python 3.8，来安装TensorFlow 2.5.0或更高版本的GPU版本。例如，您可以使用以下命令安装TensorFlow 2.5.0：

pip install tensorflow==2.5.0

请注意，您需要先安装NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包，然后才能安装TensorFlow GPU。您可以在NVIDIA官方网站上找到适合您GPU的最新驱动程序和CUDA工具包版本。