cuda11.3 对应的TensorFlow-GPU 版本

根据TensorFlow官方文档，TensorFlow 2.5.0 和 TensorFlow 2.4.1 支持 CUDA 11.0、11.1 和 11.2。但是，CUDA 11.3 还没有被官方宣布支持的版本。所以，目前还没有适用于 CUDA 11.3 的 TensorFlow-GPU 版本。

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tensorflow-gpu对应cuda11.3

在 TensorFlow 2.6 版本中，支持 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2.2。因此，您需要安装 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2.2，然后安装 TensorFlow 2.6 GPU 版本才能与您的硬件匹配。您可以从 NVIDIA 的网站下载 CUDA 和 cuDNN，然后根据 TensorFlow 2.6 的系统要求安装它们。然后，您可以使用 pip 安装 tensorflow-gpu。

具体操作方式如下：

1.下载并安装 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2.2。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载这些软件。

2.检查您的环境变量，确保它们正确设置为 CUDA 和 cuDNN 的安装路径。

3.安装 TensorFlow 2.6 GPU 版本。您可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==2.6

4.验证 TensorFlow 是否正确安装。您可以使用以下 Python 代码：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出您安装的 TensorFlow 版本以及 True，则说明 TensorFlow GPU 版本已正确安装并可以使用 CUDA 11.3。

提示：如果您使用的是 NVIDIA 的 Jetson 系统，则需要注意一些额外的配置步骤。您可以查阅 NVIDIA 的官方文档了解更多信息。

cuda11.4对应的tensorflow-GPU版本

对于 CUDA 11.4，建议使用 TensorFlow 2.5 或更高版本，因为 TensorFlow 2.5 版本已经支持 CUDA 11.0、11.1、11.2、11.3 和 11.4。如果你使用的是 TensorFlow 2.4 或更早的版本，需要手动编译或者安装对应的 CUDA 和 cuDNN 版本，才能在 CUDA 11.4 上使用 TensorFlow GPU 版本。