TensorFlow各版本CUDA及CUDNN兼容指南：Windows安装配置

本文主要详述了TensorFlow不同版本在Windows系统上的安装配置要求，特别是针对CPU和GPU环境下的CUDA及CUDNN版本兼容性。以下是详细的内容： CPU版本要求： TensorFlow从1.11.0到1.0.0版本，对于Python的最低要求是3.5，最高支持到3.6。编译器推荐使用Microsoft Visual C++ (MSVC) 2015 Update 3，而构建工具推荐的是CMake v3.6.3。这个系列的TensorFlow版本都依赖于相同的编译器和构建工具设置，表明这些版本对硬件环境的要求相对稳定。 GPU版本要求： 对于GPU支持，TensorFlow引入了`tensorflow_gpu`版本。从1.11.0开始，Python版本依然需要3.5到3.6，同样使用MSVC 2015 Update 3。但是，构建工具从CMake变成了Bazel 0.15.0，这可能意味着在GPU环境中，TensorFlow对构建工具的选择有所变化，可能是为了优化GPU性能和更好地管理CUDA/CUDNN的集成。 对于CUDA和CUDNN版本，文中没有明确列出每个特定版本的对应关系，但可以推测这些版本需要与TensorFlow版本相匹配，以确保最佳性能和稳定性。一般来说，TensorFlow会推荐与最新CUDA和CUDNN版本兼容，以利用最新的GPU加速功能。 建议与注意事项： 在选择TensorFlow版本时，用户应考虑他们的硬件配置，特别是如果有GPU支持，因为GPU版本可能需要更特殊的环境配置。同时，确保安装的CUDA和CUDNN版本与TensorFlow版本兼容，避免因版本不匹配导致的兼容性问题或性能瓶颈。 本文提供了TensorFlow不同版本在Windows上与CUDA和CUDNN版本之间的基础对应关系，对于开发者在实际项目中进行TensorFlow的安装和配置具有指导意义。在实际操作时，还需查阅官方文档获取最新的推荐配置，以确保最佳的开发体验。