tensorflow各个gpu版本

TensorFlow 提供了多个版本的 GPU 支持，具体如下：

1. TensorFlow CPU 版本：该版本不依赖于具体的 GPU，只能在 CPU 上运行 TensorFlow。

2. TensorFlow GPU 版本：该版本支持使用 NVIDIA 的 GPU 运行 TensorFlow。根据你的 CUDA 和 cuDNN 版本，可以选择不同的 TensorFlow GPU 版本。

3. TensorFlow ROCm 版本：该版本支持使用 AMD 的 ROCm 平台上的 GPU 运行 TensorFlow。

对于 TensorFlow GPU 版本，以下是与 CUDA 和 cuDNN 版本的兼容性：

- TensorFlow 2.4.0 及更高版本支持 CUDA 11.0、cuDNN 8.0 和 NCCL 2.7。
- TensorFlow 2.3.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.2.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.1.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.0.0 支持 CUDA 10.0、cuDNN 7.4 和 NCCL 2.4。

请注意，具体的兼容性可能因 TensorFlow 版本的更新而有所变化。你可以参考 TensorFlow 官方文档以获取最新的兼容性信息。

相关问题

tensorflow各个gpu版本cuda

TensorFlow的各个GPU版本需要对应安装不同的CUDA版本。根据引用[2]中的资料，下表列出了TensorFlow从1.2到最新版本所需要的CUDA版本。

| TensorFlow版本 | CUDA版本 |
|--------------|--------|
| TensorFlow 1.2 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.3 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.4 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.5 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.7 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.8 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.9 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 2.0 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 2.1 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.2 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.3 | CUDA 10.1 |

请注意，以上是根据引用中的资料给出的版本对应关系。如果要安装TensorFlow的GPU版本，确保按照相应版本的CUDA要求进行安装，这样才能保证TensorFlow能够正常使用GPU进行模型训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

TensorFlow各个版本下载

关于TensorFlow各个版本的下载，可以通过以下方法获取不同版本的TensorFlow:

1. 如果你想要下载TensorFlow的历史版本，可以参考中提到的方法。在CSDN博客中，博主"salary_only_17k"提供了tensorflow历史版本的离线版下载方法。

2. 如果你使用的是Python 3.7版本，可以根据中提到的方法下载与Python 3.7匹配的最新库。＊＊＊并且想要安装包含tensorflow_gpu的TensorFlow版本，可以考虑以下版本：1.2、1.4、1.7、1.8、1.9、1.10。这些版本适用于Python 3.6环境。提供了相关信息。

需要注意的是，根据你的具体需求和环境，选择合适的TensorFlow版本进行下载和安装。