PyTorch各版本与CUDA、cuDNN的兼容性指南

TensorFlow和PyTorch各版本对应的CUDA、cuDNN关系
引言
TensorFlow和PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。为了提高计算性能，这两个框架都支持使用CUDA和cuDNN库，然而各个版本的对应关系却不尽相同。本文将详细介绍TensorFlow和PyTorch各版本与CUDA和cuDNN的关系，以期为开发者提供参考。
TensorFlow和PyTorch版本与CUDA的关系
TensorFlow支持使用CUDA作为计算后端。从TensorFlow 1.0版本开始，它正式支持CUDA 8.0和cuDNN 7.0。随着版本的更新，TensorFlow不断适配新的CUDA和cuDNN版本。表1展示了TensorFlow各版本与CUDA的对应关系：
| TensorFlow版本 | CUDA版本 | cuDNN版本 |
| —- | —- | —- |
| 1.0 - 1.2 | CUDA 8.0, cuDNN 7.0 | |
| 1.3 - 1.6 | CUDA 9.0, cuDNN 7.1 | |
| 1.7 - 2.3