与cuda12.0匹配的keras

Keras是一个高级神经网络API，它可以在多种后端上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，常用于加速深度学习训练。

对于CUDA 12.0，对应的Keras版本主要是TensorFlow 2.x早期版本，因为Keras默认依赖TensorFlow作为其后端。然而，随着TensorFlow的发展，推荐使用的版本可能会有所变化，尤其是当TensorFlow发布了新的稳定版时，比如TensorFlow 1.x到TensorFlow 2.x的过渡期间。

在安装Keras时，如果你的目标是与CUDA 12.0兼容，你需要确保你的环境中已经安装了对应版本的CUDA，并配置好NVIDIA CUDA和cuDNN库。你可以通过以下命令安装相应的Keras版本：

pip install tensorflow==2.4.* # 这里安装的是大约适用于CUDA 12的TensorFlow版本

然后确认你的系统是否支持GPU计算：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())