TensorFlow==2.11版本与cudnn==8.2.1版本,cudatoolkit==11.3.1版本是否兼容

TensorFlow 2.11版本需要的CUDA版本是10.1，而cudnn8.2.1版本需要的CUDA版本是11.2。而cudatoolkit11.3.1版本需要的cudnn版本是8.2.2。因此，TensorFlow 2.11版本与cudnn8.2.1版本、cudatoolkit11.3.1版本不兼容。如果要使用TensorFlow 2.11版本，建议安装CUDA 10.1和cudnn7.6.5。或者，您可以考虑升级TensorFlow版本以满足您的CUDA和cudnn版本。

相关问题

TensorRT 8.2.1 .8 CUDA11.6

TensorRT 8.2.1.8 需要的 CUDA 运行时库版本是 11.3 或 11.4，而您正在使用的是 CUDA 11.6 版本。这可能导致 TensorRT 与 CUDA 运行时库版本不兼容，从而引发您遇到的错误。

您可以尝试降低 CUDA 版本到 11.4，并重新编译 TensorRT，然后再次尝试转换您的模型。另外，确保您的 GPU 驱动程序版本与 TensorRT 和 CUDA 版本兼容。

如果您仍然遇到问题，请提供更多详细信息，例如完整的错误信息、您正在转换的模型的详细信息以及您的系统配置信息等，以便更好地帮助您解决问题。

cudnn8.2.1

回答: cudnn8.2.1是指CUDA深度神经网络库（cuDNN）的版本号。cuDNN是一个用于加速深度神经网络的GPU库，它提供了高性能的卷积、池化、归一化等操作的实现。引用\[3\]中提到，cuDNN 8.2.1适配的CUDA版本是11.4。所以，如果你的驱动支持的CUDA版本是11.4，那么你可以安装cuDNN 8.2.1来加速你的深度神经网络训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Ubuntu20.04系统下安装cudnn8.2.1详细过程及遇到的问题与解决（已安装cuda11.3，不同版本类似）](https://blog.csdn.net/qq_43453738/article/details/127211591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [安装pytorch1.10.0+cuda11.4.3+cudnn8.2.1](https://blog.csdn.net/weixin_44227089/article/details/121465061)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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