CUDA 11.1的GPU列表

以下是支持CUDA 11.1的NVIDIA GPU列表：

1. GeForce RTX 3090
2. GeForce RTX 3080
3. GeForce RTX 3070
4. GeForce RTX 3060 Ti
5. GeForce RTX 3060
6. GeForce GTX 1660 SUPER
7. GeForce GTX 1660 Ti
8. GeForce GTX 1660
9. GeForce GTX 1650 SUPER
10. GeForce GTX 1650 Ti
11. GeForce GTX 1650
12. GeForce MX450
13. Tesla A100
14. Tesla V100
15. Tesla T4
16. Quadro RTX 8000
17. Quadro RTX 6000
18. Quadro RTX 5000
19. Quadro RTX 4000
20. Quadro P5200
21. Quadro P5000
22. Quadro P4200
23. Quadro P4000
24. Quadro P3200
25. Quadro P3000
26. Quadro P2200
27. Quadro P2000
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29. Quadro P620
30. Quadro P600
31. Quadro P520
32. Quadro P500

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cuda11.1对应的tensorflowgpu

好的，下面是关于如何使用CUDA 11.1与TensorFlow GPU的回答：

1. 首先，确保您已经安装了CUDA 11.1和相应的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站上下载并安装它们。

2. 接下来，您需要安装TensorFlow GPU。您可以使用以下命令在终端中安装TensorFlow GPU：

   pip install tensorflow-gpu==2.4.0

请注意，您需要指定所需版本的TensorFlow GPU。在这个例子中，我们选择的是2.4.0版本。

3. 确认CUDA和TensorFlow GPU已经正确安装并配置。您可以使用以下Python代码来检查TensorFlow是否能够正确识别CUDA：

   import tensorflow as tf
   
   physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
   print("Num GPUs:", len(physical_devices))
   
   # 如果输出结果是：Num GPUs: 1，那么TensorFlow GPU已经正确地配置和安装。

4. 您可以使用以下代码来测试TensorFlow GPU是否正在正确工作：

   import tensorflow as tf
   
   tf.debugging.set_log_device_placement(True)
   
   # 创建一个简单的神经网络模型
   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
   ])
   
   # 编译模型
   model.compile(optimizer='adam',
                 loss='sparse_categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
   
   # 加载MNIST数据集
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
   x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
   
   # 训练模型
   history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

这将使用MNIST数据集训练一个简单的神经网络模型。如果您已经正确地配置了TensorFlow GPU，那么您应该可以看到TensorFlow在GPU上进行计算。