怎么看tensorflow-gpu版本

要查看tensorflow-gpu版本，可以在Python交互式环境中输入以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果你已经安装了tensorflow-gpu，那么输出的版本号前面应该带有"GPU"字样，例如"2.4.1"版本的输出应该是"2.4.1-GPU"。如果输出的版本号没有"GPU"字样，那么说明你安装的是普通的tensorflow版本，没有启用GPU加速。

相关问题

tensorflow-gpu版本

根据引用，可以使用以下命令安装tensorflow-gpu版本2.10.0:

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

根据引用，可以在ipython交互控制台中输入以下代码来检查tensorflow-gpu是否可用:

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

至于tensorflow-gpu的版本变迁和其他特性，请参考引用中的描述。

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。