cuda11.3,cudnn8.2对应的tensorflow

对应的 TensorFlow 版本是 TensorFlow 2.5。你可以在 TensorFlow 官方网站上下载 TensorFlow 2.5，或者使用 pip 命令安装：`pip install tensorflow==2.5`。在安装 TensorFlow 时，也可以选择对应的 GPU 版本，以便使用 CUDA 和 cuDNN 的加速功能。

相关问题

安装tensorflow-gpu对应版本

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，安装tensorflow-gpu需要注意以下几个问题：

1. 确定要安装的tensorflow-gpu版本。
2. 根据要安装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本。
3. 根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。

对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本（如1.14、1.15），建议安装CUDA10.0，不要安装CUDA10.1，因为安装CUDA10.1后可能会导致缺少库文件，从而无法使用GPU版本的tensorflow。对于2.0以上的tensorflow，可以根据下表进行安装（表中列出了一些匹配方案，但不是唯一的匹配方案）：

| TensorFlow版本 | CUDA版本 | cuDNN版本 |
|----------------|---------|----------|
| 2.0 | 10.0 | 7.6 |
| 2.1 | 10.0 | 7.6 |
| 2.2 | 10.1 | 7.6 |
| 2.3 | 10.1 | 7.6 |
| 2.4 | 11.0 | 8.0 |
| 2.5 | 11.2 | 8.1 |
| 2.6 | 11.3 | 8.2 |
| 2.7 | 11.3 | 8.2 |
| 2.8 | 11.6 | 8.6 |
| 2.9 | 11.6 | 8.6 |
| 2.10 | 11.6 | 8.6 |

请根据你要安装的tensorflow-gpu版本选择相应的CUDA版本和cuDNN版本进行安装。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系（持续更新，目前到TF2.10.1）](https://blog.csdn.net/sunmingyang1987/article/details/102872658)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [tensorflow-gpu版本详细安装教程](https://blog.csdn.net/u014541881/article/details/127697840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]