tensorflow-gpu对应cuda官网

您好！TensorFlow-GPU的版本需要与您安装的CUDA和cuDNN版本相对应。您可以在下面的链接中找到TensorFlow-GPU与CUDA和cuDNN版本的对应关系：

https://www.tensorflow.org/install/source#gpu

请注意，您需要确保您的计算机上已经正确安装了CUDA和cuDNN，才能够使用TensorFlow-GPU。安装步骤可以参考CUDA和cuDNN的官方文档。

相关问题

python版本和tensorflow-gpu对应的版本关系

Python 版本和 TensorFlow-GPU 对应的版本关系如下：

| TensorFlow 版本 | Python 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|----------------|------------|----------|------------|
| 2.5. | 3.6-3.9 | 11.2 | 8 |
| 2.4. | 3.5-3.8 | 11. | 8 |
| 2.3. | 3.5-3.8 | 10.1 | 7.6 |
| 2.2. | 3.5-3.8 | 10.1 | 7.6 |
| 2.1. | 3.5-3.7 | 10. | 7.4 |
| 2.. | 3.5-3.7 | 10. | 7.4 |

希望能对您有所帮助。

win11适配的tensorflow-gpu CUDA cudnn版本

Windows 11 版本的 TensorFlow GPU 需要与兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本配合使用。通常来说，TensorFlow 官方推荐使用 NVIDIA 官方发布的最新稳定版 CUDA 及对应的 cuDNN。

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，用于加速 NVIDIA GPU 上的计算任务。对于 Windows 11，建议选择与你的显卡兼容且与操作系统匹配的 CUDA 版本，比如 CUDA 11.x 或更新版本。

cuDNN (Convolutional Neural Network library) 是一个专门为深度学习中的卷积神经网络优化的库，它提供高效的前向传播和反向传播运算。TensorFlow 会自动查找并链接正确的 cuDNN 版本，但为了确保最佳性能，一般推荐与 CUDA 版本相匹配的 cuDNN。

安装时，你可以通过 TensorFlow 官方提供的 pip 包管理器来安装，例如：

pip install tensorflow-gpu=={latest_version} -f https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/{cuda_version}/whl/

这里 `{latest_version}` 表示最新的 TensorFlow GPU 版本，`{cuda_version}` 应该替换为相应的 CUDA 版本号。

记得检查 NVIDIA 的官方文档以及 TensorFlow 的官方支持页面，因为版本兼容性可能会随着硬件更新和软件迭代而变化。