linux环境上，3090Ti CUDA11.7对应的tensorflow版本

在 Linux 环境下，使用 CUDA 11.7 对应的 TensorFlow 版本是 TensorFlow 2.6。你可以通过以下命令安装：

pip install tensorflow-gpu==2.6

请注意，你需要先安装 CUDA 11.7 和 cuDNN 8.2.2，然后再安装 TensorFlow 2.6，才能在 3090Ti 上使用 TensorFlow。

相关问题

pytorch调用3090 Ti 对应CUDA版本为11.7

目前（截至2021年12月）最新的CUDA版本为11.5，因此如果要使用3090 Ti，需要安装11.5或更高版本的CUDA驱动程序。同时，需要确保安装了与CUDA版本匹配的PyTorch版本，可以在PyTorch官网上查看具体的版本兼容性信息。此外，需要安装相应的cuDNN库和NCCL库，以支持深度学习计算的加速和多GPU训练。

3060ti tensorflow环境搭建

要在3060ti上搭建TensorFlow环境，你需要以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN：首先，确保你已经安装了合适版本的NVIDIA驱动程序。然后，从NVIDIA官网下载并安装与你的CUDA版本对应的CUDA Toolkit。接下来，前往NVIDIA开发者网站，下载与你的CUDA版本和操作系统相对应的cuDNN，并按照官方文档的说明进行安装。

2. 创建虚拟环境：为了隔离TensorFlow的安装，建议使用Python的虚拟环境。你可以使用Anaconda或者Python自带的venv模块来创建一个新的虚拟环境。

3. 激活虚拟环境：在命令行中激活你创建的虚拟环境。如果你使用Anaconda，则运行"conda activate <env_name>"，如果使用venv，则运行"source <env_name>/bin/activate"。

4. 安装TensorFlow：在激活的虚拟环境中，运行以下命令来安装TensorFlow：

pip install tensorflow

这将会安装最新版本的CPU-only版TensorFlow。如果你想要使用GPU加速，可以安装GPU版TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu

请确保你的TensorFlow版本与你的CUDA和cuDNN版本兼容。

5. 测试安装：在Python交互环境中，导入TensorFlow并打印版本号，确认安装成功：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果没有报错并且能够正确打印TensorFlow版本号，说明安装成功。

请注意，3060ti是NVIDIA的显卡型号，搭建TensorFlow环境时需要根据你的显卡型号和相关驱动的兼容性来选择合适的CUDA和cuDNN版本。