检查TensorFlow版本是否支持CuDNN RNN

在TensorFlow中检查是否支持CuDNN RNN，可以按照以下步骤操作：

1. **打开命令行**（Windows用户可以在Anaconda Prompt或PowerShell中，macOS/Linux用户使用终端）。

2. **激活你的TensorFlow环境**（如果你是在虚拟环境中，比如通过`source activate your_env_name`或`. env your_env_name`）。

3. **运行命令**，输入以下Python代码：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__, tf.test.is_built_with_cuda(), tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

这段代码会打印出TensorFlow版本号，以及检查是否构建时包含了CUDA支持，最后列出可用的GPU设备。

4. **查找CuDNN信息**：
如果支持CuDNN，你会看到类似这样的输出：

   2.4.0 True ['/physical_device:GPU:0']

如果返回的是False，说明你的TensorFlow版本不包含对CuDNN的支持。

5. **查询CuDNN版本**：
对于已经安装的CuDNN，可以在命令行中输入`nvidia-smi` 或 `cudnn-info`（取决于你的操作系统），查看CuDNN的版本。

如果发现不支持CuDNN RNN，可能需要更新TensorFlow到一个支持CuDNN的新版本，或者寻找其他解决方法如使用CPU计算。