python3.8对应的gpu版本的tensorflow

如果您的 GPU 支持 CUDA 10.1，则可以使用 TensorFlow 2.2 或更新版本的 GPU 版本。您可以通过以下方式安装 TensorFlow 2.2 GPU 版本：

pip install tensorflow-gpu==2.2.0

如果您的 GPU 不支持 CUDA 10.1，则需要安装适合您的 CUDA 版本的 TensorFlow。可以在 TensorFlow 官网上找到各个版本的 CUDA 和 cuDNN 的兼容性列表。

相关问题

CUDA 为11.7python3.8对应的GPU版本的tensorflow

对于 CUDA 11.7 和 Python 3.8，建议使用 TensorFlow 2.6.0 版本，它支持 CUDA 11.0 及以上版本。根据你的 GPU 型号，需要选择对应的 TensorFlow GPU 版本。

例如，如果你使用的是 NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU，可以通过以下命令安装对应的 TensorFlow 版本：

pip install tensorflow-gpu==2.6.0

如果你的 GPU 不是 RTX 3080，可以在 TensorFlow 官方网站上查看支持的 GPU 列表以及对应的 TensorFlow 版本。同时需要安装对应版本的 CUDA 和 cuDNN。

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。