怎么查看tensorflow使用cuda的版本

要查看TensorFlow使用的CUDA版本，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
print(tf.version.VERSION)
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

其中，第一行代码将打印TensorFlow的版本号，第二行代码将打印可用的GPU设备列表，包括每个设备的名称和所使用的CUDA版本。例如，输出可能如下所示：

2.6.0
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

在这个例子中，TensorFlow使用的是默认的CUDA版本，即与TensorFlow版本兼容的CUDA版本。如果你想使用不同的CUDA版本，可以按照上面提到的方法安装多个CUDA版本，并在环境变量中设置所需的版本。

相关问题

miniconda tensorflow使用cuda

要在Miniconda中使用TensorFlow和CUDA，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要确保您的计算机上已正确安装了NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合您GPU型号的驱动程序和CUDA工具包。

2. 接下来，您需要安装Miniconda。您可以从Anaconda官方网站下载并按照指示安装Miniconda。

3. 打开终端或命令提示符，并创建一个新的conda环境。在命令行中输入以下命令：

   conda create -n myenv python=3.7

4. 激活新创建的conda环境。在命令行中输入以下命令：

   conda activate myenv

5. 使用conda安装TensorFlow和CUDA相关的软件包。在命令行中输入以下命令：

   conda install tensorflow-gpu==2.3.0 cudatoolkit=<CUDA版本号> cudnn=<cuDNN版本号>

其中，<CUDA版本号>和<cuDNN版本号>应替换为您计算机上已安装的CUDA工具包和cuDNN库的版本号。请确保选择与您已安装的CUDA版本兼容的TensorFlow版本。

例如，如果您已安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6，您可以使用以下命令安装TensorFlow：

   conda install tensorflow-gpu==2.3.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6

6. 安装完成后，您可以使用import语句在Python代码中导入TensorFlow，并使用CUDA进行加速。请确保在代码中添加适当的CUDA相关设置，以便TensorFlow能够正确使用GPU。

请注意，确保选择与您的计算机硬件和软件环境兼容的TensorFlow和CUDA版本。不正确的版本选择可能导致安装和运行问题。

以上是在Miniconda中使用TensorFlow和CUDA的基本步骤。根据您的具体环境和需求，可能会有一些额外的配置和设置。确保参考TensorFlow和CUDA的官方文档以获取更详细的信息和指南。

tensorflow和cuda版本对应

Tensorflow和CUDA版本是相互对应的。Tensorflow版本会支持特定的CUDA版本，而CUDA版本也会适配特定的Tensorflow版本。因此，在安装Tensorflow时，需要根据Tensorflow版本所需的CUDA版本来安装相应的CUDA版本。这样可以确保Tensorflow和CUDA能够兼容。