TensorFlow和CUDA对应关系（最新以及官方更新地址）

已于 2022-04-06 19:37:09 修改
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分类专栏： 工具 文章标签： python
于 2022-04-06 19:31:55 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42614745/article/details/123997755
本文介绍了如何在Windows环境中安装TensorFlow的CPU和GPU版本，并提供了官方最新的源代码构建更新地址。

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20250405。
tensorflow-gpu ---所需要的cuda 和 cudnn
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本人亲测有效的，我的电脑使用的是cuda的9.0 cudnn的7 然后tf-gpu 用的是1.8 win10 pycharm 中使用完全没有问题，欢迎下载~~ 百度网盘中下载 ！！！链接：https://pan.baidu.com/s/1khGV_g0dldV0HBiWNRHrsA
tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系
茶佬牛逼
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linux下： windows下： 上面两张图是在这里找到的：https://tensorflow.google.cn/install/source （右上角language选English） 另外附上下载链接： CUDA 下载地址点击打开链接 cudnn 下载地址(需要注册账号)点击打开链接 tensorflow-cpu 下载地址点击打开链接 te...
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tensorflow与cuda关系对应表
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tensorflow与cuda版本关系对应表
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01-20
深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1....CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi
【深度学习】TensorFlow（cuda版）安装以及对应第三方库安装流程
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本教程将指导您如何在Anaconda环境中安装TensorFlow（CUDA版本），并配置所需的三方组件，包括CUDA Toolkit、cuDNN、protobuf等。（参考b站视频：BV1rd4y187nM）
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tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系（重点）
Fighting Hua
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  概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用一台电脑...
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TensorFlow和CUDA对应版本
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### TensorFlow 和 CUDA 的兼容版本 为了确保 TensorFlow 能够正常运行于 GPU 上，必须正确配置其与 CUDA 工具包以及 cuDNN 库的版本匹配关系。以下是关于 TensorFlow 各版本与其支持的 CUDA 版本的具体说明： #### TensorFlow 2.x 系列 - **TensorFlow 2.10 及更高版本** 支持 Python 3.7 至 3.10，并且不再官方支持 Python 2[^3]。 - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 11.2** 或更低版本[^4]。 - 需要安装的 cuDNN 版本为 **cuDNN v8.1** 或更高版本[^5]。 - **TensorFlow 2.9** - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 11.2**[^6]。 - 推荐使用的 cuDNN 版本为 **cuDNN v8.1**[^7]。 - **TensorFlow 2.8** - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 11.2**[^8]。 - 推荐使用的 cuDNN 版本为 **cuDNN v8.1**[^9]。 - **TensorFlow 2.7** - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 11.2**[^10]。 - 推荐使用的 cuDNN 版本为 **cuDNN v8.1**[^11]。 #### TensorFlow 1.x 系列 对于较旧的 TensorFlow 1.x 版本，推荐的 CUDA 和 cuDNN 组合如下： - **TensorFlow 1.15** - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 10.0**[^12]。 - 推荐使用的 cuDNN 版本为 **cuDNN v7.6**[^13]。 - **TensorFlow 1.14** - 对应的 CUDA 版本为 **CUDA 10.0**[^14]。 - 推荐使用的 cuDNN 版本为 **cuDNN v7.6**[^15]。 需要注意的是，在升级或降级 CUDA 和 cuDNN 时，可能还需要重新编译 NVIDIA 显卡驱动程序以适配新的工具链环境[^2]。 ```bash sudo apt-get purge nvidia* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-<version> ``` 以上脚本可用于卸载现有 NVIDIA 驱动并安装指定的新版驱动。 #### 总结 选择合适的 TensorFlow、CUDA 和 cuDNN 版本组合至关重要，错误的搭配可能导致性能下降甚至无法启动训练任务。建议始终查阅最新的 [TensorFlow 官方文档](https://www.tensorflow.org/install/source#gpu) 获取最新指导信息[^16]。
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