tensorflow-gpu版本有哪些

目前，tensorflow-gpu版本主要包括以下几个版本：

- tensorflow-gpu 1.x：支持CUDA 8.0/9.0/9.1/10.0和cuDNN 6/7/7.1/7.2/7.3/7.4/7.5，适用于Python 2.7和3.5/3.6/3.7。
- tensorflow-gpu 2.0：支持CUDA 10.0和cuDNN 7.4.1，适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.1：支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6，适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.2：支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.3：支持CUDA 10.1/10.2和cuDNN 7.6.5/8.0，适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.4：支持CUDA 11.0/11.1和cuDNN 8.0/8.1，适用于Python 3.6/3.7/3.8。

需要注意的是，不同版本的tensorflow-gpu可能需要不同的CUDA和cuDNN版本，需要根据自己的环境和需求选择合适的版本。

相关问题

tensorflow-gpu版本

根据引用，可以使用以下命令安装tensorflow-gpu版本2.10.0:

pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

根据引用，可以在ipython交互控制台中输入以下代码来检查tensorflow-gpu是否可用:

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

至于tensorflow-gpu的版本变迁和其他特性，请参考引用中的描述。

安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系

安装 TensorFlow GPU 版本需要注意 TensorFlow 和 CUDA 以及 cuDNN 的版本对应关系。下面是一些常见的 TensorFlow GPU 版本与 CUDA 版本和 cuDNN 版本的对应关系：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| -------------- | -------- | ---------- |
| 2.6.0 | 11.4 | 8.2 |
| 2.5.0 | 11.0 | 8.0 |
| 2.4.0 | 11.0 | 8.0 |
| 2.3.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.2.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.1.0 | 10.1 | 7.6 |
| 2.0.0 | 10.0 | 7.4 |

在安装 TensorFlow GPU 版本之前，需要先安装相应版本的 CUDA 和 cuDNN。同时，还需要注意 CUDA 的路径配置是否正确。