tensorflow cuda版本对应

TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，可以在GPU上运行以加速训练和推断过程。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可用于在NVIDIA GPU上运行。因此，在TensorFlow GPU版本中，需要与所使用的NVIDIA GPU兼容的CUDA版本。

以下是TensorFlow和CUDA版本的常见匹配配置：

- TensorFlow 2.4/2.5/2.6：CUDA 11.0/11.1/11.2/11.3
- TensorFlow 2.3：CUDA 10.1/10.2
- TensorFlow 2.2：CUDA 10.1
- TensorFlow 2.1：CUDA 10.0/10.1
- TensorFlow 2.0：CUDA 10.0

需要注意的是，即使TensorFlow和CUDA版本匹配，也需要安装与其兼容的cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）版本。cuDNN是NVIDIA针对深度学习框架开发的加速库，可大幅提升卷积神经网络的训练和推断速度。

综上所述，为了在GPU上使用TensorFlow，需要先确认所使用的CUDA版本与TensorFlow版本匹配，并且安装与其兼容的cuDNN版本。只有正确配置了版本才能充分利用GPU性能执行深度学习任务。