cuda12.0和tensorflow对应版本

以下是CUDA 12.0和TensorFlow对应版本的列表：

| TensorFlow版本 | CUDA版本 |
| --------------- | -------- |
| TensorFlow 2.6 | CUDA 11.4 |
| TensorFlow 2.5 | CUDA 11.0 |
| TensorFlow 2.4 | CUDA 11.0 |
| TensorFlow 2.3 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.2 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.1 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 2.0 | CUDA 10.0 |

请注意，这只是建议的版本对应关系。在使用TensorFlow和CUDA时，您应该在TensorFlow官方文档中查找最新的支持版本。

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cuda12.0对应tensorflow版本

目前，TensorFlow 2.6.0 是与 CUDA 12.0 兼容的最新版本。如果你想在使用 CUDA 12.0 的机器上运行 TensorFlow，可以安装 TensorFlow 2.6.0 并使用相应的 CUDA 和 cuDNN 版本进行配置。具体来说，你需要安装 CUDA 12.0 和 cuDNN 8.2.0，并按照 TensorFlow 官方文档的指引进行配置。如果你使用的是 Anaconda 环境，可以使用以下命令安装 TensorFlow 2.6.0：

conda create -n tf_gpu cudatoolkit=12.0 cudnn=8.2.0 python=3.8
conda activate tf_gpu
pip install tensorflow-gpu==2.6.0

cuda 12.0 对应tensorflow版本

目前最新版本的 TensorFlow（2.5.0）已经支持 CUDA 12.0，所以你可以使用 TensorFlow 2.5.0 来兼容 CUDA 12.0。如果你使用的是旧版本的 TensorFlow，可以查看以下对应关系：

- TensorFlow 2.4.0：CUDA 11.0、cuDNN 8、NCCL 2
- TensorFlow 2.3.0：CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.2.0：CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.1.0：CUDA 10.0、cuDNN 7.6、NCCL 2
- TensorFlow 2.0.0：CUDA 10.0、cuDNN 7.4、NCCL 2

需要注意的是，不同版本的 TensorFlow 和 CUDA、cuDNN、NCCL 的兼容性会有所不同，因此在安装之前建议先仔细查看 TensorFlow 官方文档中的版本要求。