查看tensorflow gpu版本

要查看 TensorFlow GPU 版本，可以使用以下命令：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果要验证 TensorFlow 是否正在使用 GPU，可以使用以下代码：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

这将显示您当前计算机上可用的设备，其中包括 GPU。

相关问题

安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系

安装 TensorFlow GPU 版本需要注意 TensorFlow 和 CUDA 以及 cuDNN 的版本对应关系。下面是一些常见的 TensorFlow GPU 版本与 CUDA 版本和 cuDNN 版本的对应关系：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| -------------- | -------- | ---------- |
| 2.6.0 | 11.4 | 8.2 |
| 2.5.0 | 11.0 | 8.0 |
| 2.4.0 | 11.0 | 8.0 |
| 2.3.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.2.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.1.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.0.0 | 10.0 | 7.4 |

在安装 TensorFlow GPU 版本之前，需要先安装相应版本的 CUDA 和 cuDNN。同时，还需要注意 CUDA 的路径配置是否正确。

tensorflow gpu版本安装

在安装 TensorFlow GPU 版本之前，需要先确保您的计算机具有兼容的 NVIDIA GPU 并安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序。然后可以使用 pip 安装 TensorFlow GPU 版本：

pip install tensorflow-gpu

在安装过程中，pip 会自动下载并安装 CUDA 和 cuDNN 库，这是 TensorFlow GPU 版本所需的其他依赖项。

需要注意的是，TensorFlow 对 CUDA 的版本有要求，需要安装对应的版本。具体的需求在https://www.tensorflow.org/install/gpu#software_requirements 上可以查看.

在安装完成之后，可以在 Python 代码中使用以下代码来确认 TensorFlow 是否使用了 GPU：

from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())

如果安装顺利，代码会输出包含 GPU 设备的信息。