CUDA 为11.7python3.8.1对应的GPU版本的tensorflow

对于 CUDA 11.7 和 Python 3.8.1，可以使用 TensorFlow 2.6.0 版本。对应的 GPU 版本可以参考官方文档：https://www.tensorflow.org/install/source#gpu。需要注意的是，不同的 GPU 驱动版本和 CUDA 版本也会对 TensorFlow 的兼容性产生影响，具体可以参考官方文档进行选择。

相关问题

python3.8.1对应的GPU版本的tensorflow

如果你使用的是 NVIDIA GPU，那么可以安装 Tensorflow-GPU 2.4.0 版本，该版本对应的 TensorFlow 版本是 2.4.0。在 Python 3.8.1 环境下安装 Tensorflow-GPU 2.4.0，可以使用以下命令：

pip install tensorflow-gpu==2.4.0

注意，安装 Tensorflow-GPU 需要先安装 CUDA 和 cuDNN，以及对应的驱动程序。具体安装方法可以参考 Tensorflow 官方文档。

Python 3.8.1 CUDA 12.0 CuDNN 8.8.0应该配置什么版本的pytorch

你需要安装 PyTorch 1.7.0 或更高版本，因为这些版本已经支持 CUDA 12.0 和 CuDNN 8.0。你可以使用以下命令安装：

pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

其中 `cu110` 指的是 CUDA 11.0，但它也适用于 CUDA 12.0。如果你使用的是其他 CUDA 版本，请替换 `cu110` 为相应的版本号，例如 `cu102` 表示 CUDA 10.2。