cuda11.7对应的cudnn及tensorflow gpu版本

CUDA 11.7 对应的 cuDNN 版本是 cuDNN 8.2.x，而 TensorFlow GPU 版本可以使用 TensorFlow 2.6 或 2.7。需要注意的是，不同的 TensorFlow 版本可能需要不同的 cuDNN 版本，具体要看 TensorFlow 的版本要求。另外，为了保证 TensorFlow 能够正常运行，需要安装与 CUDA 和 cuDNN 版本匹配的 NVIDIA 驱动程序。

相关问题

cuda11.7，cuDNN8.4.1安装tensorflow

首先，您需要根据您的操作系统和CUDA版本下载对应的cuDNN库。您可以在NVIDIA官方网站上下载cuDNN库。确保下载的版本与您的CUDA版本兼容。

然后，按照以下步骤安装TensorFlow：

1. 创建一个名为"tensorflow"的虚拟环境：

python3 -m venv tensorflow

2. 激活虚拟环境：

source tensorflow/bin/activate

3. 安装TensorFlow：

pip install tensorflow-gpu==2.6.0

请注意，这里安装的是TensorFlow 2.6.0版本，同时启用了GPU支持。如果您需要其他版本的TensorFlow，请替换版本号。

4. 验证TensorFlow是否成功安装：

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果没有报错，说明TensorFlow成功安装并启用了GPU支持。

希望这能够帮助您安装TensorFlow。如果您遇到任何问题，请查看TensorFlow文档以获取更多信息。

我想知道cuda11.7对应tensorflow-gpu哪个版本

目前（截至2021年12月），TensorFlow官方支持的CUDA版本与TensorFlow版本的对应关系如下：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| :-------------: | :------: | :--------: |
| 2.5.x | 11.0-11.2 | 8.0.x |
| 2.4.x | 11.0-11.1 | 8.0.x |
| 2.3.x | 10.1-11.0 | 7.4.x |
| 2.2.x | 10.1-11.0 | 7.4.x |
| 2.1.x | 10.0-10.1 | 7.4.x |

因此，如果您想使用CUDA 11.7，您需要使用TensorFlow 2.5.x版本，并且需要安装cuDNN 8.0.x。

需要注意的是，不同版本的TensorFlow对CUDA和cuDNN的版本要求是不同的，所以在安装时需要仔细查看官方文档，以确保版本兼容性。