cuda 11.6 cudnn 8302

对应的tensorflow-gpu版本为2.12.0，最新版的tensorflow-gpu版本是2.12.0，而引用中提到的国内镜像源还未上线。如果想要确定你的tensorflow-gpu是否与cuda11.6对应，你可以在ipython交互控制台输入以下代码：`import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())`，这个代码会输出你当前使用的tensorflow-gpu版本是否支持GPU。另外，引用中提供的命令`pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/`是用来安装tensorflow-gpu版本为2.10.0的，不是最新版的。如果你想使用最新版的tensorflow-gpu，并且要确保与cuda11.6对应，你可以寻找其他可靠的源或等待国内镜像源上线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

支持cuda11.6的cudnn

目前（2021年10月），NVIDIA官方尚未发布CUDA 11.6版本，因此也没有支持该版本的cuDNN。截止到目前为止，最新的CUDA版本是CUDA 11.5，而对应的cuDNN版本是cuDNN 8.3。

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA专门为深度学习框架提供的加速库。它通过优化GPU上的卷积、池化、归一化等计算，提高深度学习模型的训练和推断速度。与CUDA相对应，cuDNN提供了一套与GPU紧密集成的API，利用GPU的并行计算能力，加速深度学习任务的执行。

通常情况下，cuDNN的版本与对应的CUDA版本紧密相关。每个cuDNN版本都有对应的CUDA版本要求，以保证兼容性和稳定性。因此，在选择cuDNN版本时，需要根据已经安装的CUDA版本来确定合适的cuDNN版本。只有在NVIDIA官方发布了支持CUDA 11.6的cuDNN版本，我们才能使用CUDA 11.6和cuDNN的组合来进行深度学习任务的加速。

总结来说，目前还没有支持CUDA 11.6的cuDNN版本。如果你计划使用CUDA 11.6进行深度学习开发，建议保持关注NVIDIA官方的更新，以获取最新的cuDNN版本，并确保选择与CUDA版本兼容的cuDNN版本来提高深度学习模型的性能。

cuda11.6和cudnn8.6兼容吗

您好！对于 CUDA 和 cuDNN 的兼容性问题，我可以为您提供一些信息。

根据 NVIDIA 官方文档，CUDA 11.6 和 cuDNN 8.6 是兼容的。cuDNN 8.6 库可以与 CUDA 11.6 一起使用，以提供深度学习任务的加速。

请注意，确保您下载并安装与您的 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本。您可以在 NVIDIA 开发者网站上获取适用于 CUDA 11.6 的 cuDNN 8.6 版本。

如果您遇到任何问题，建议查阅 NVIDIA 官方文档或咨询 CUDA 和 cuDNN 的支持论坛，以获取更详细的兼容性信息和解决方案。

希望这些信息能对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。