TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理

随着深度学习技术的不断发展，TensorFlow已成为广泛使用的开源机器学习框架之一。为了获得最佳的性能和稳定性，TensorFlow与CUDA和cuDNN等工具进行了深度集成。本文将为您整理最新的TensorFlow各个GPU版本对应的CUDA和cuDNN版本，以便您能够根据硬件和软件要求进行合理的配置。
TensorFlow GPU 版本与 CUDA、cuDNN 对应关系
| TensorFlow GPU 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| :—: | :—: | :—: |
| TensorFlow 2.6.0 | CUDA 11.1 | cuDNN 8.0 |
| TensorFlow 2.5.0 | CUDA 11.0 | cuDNN 7.6 |
| TensorFlow 2.4.0 | CUDA 10.1 | cuDNN 7.4 |
| TensorFlow 2.3.0 | CUDA 10.0 | cuDNN 7.3 |
| TensorFlow 2.2.0 | CUDA 9.2 | cuDNN 7.1 |
| TensorFlow 2.1.0 | CUDA 9.1 | cuDNN 7.0 |
| TensorFlow 2.0.0 | CUDA 9.0 | cuDNN 6.0 |
| TensorFlow 1.15.0 | CUDA 8.0 | cuDNN 5.1 |
| TensorFlow 1.14.0 | CUDA 8.0 | cuDNN 5.1 |
| TensorFlow 1.13.0 | CUDA 8.0 | cuDNN 5.1 |
注意事项

1. 在安装TensorFlow之前，请确保已正确安装与您所使用的TensorFlow版本对应的CUDA和cuDNN版本。不匹配的版本可能导致运行错误或性能问题。
2. 如果您使用的是NVIDIA显卡，建议从NVIDIA官网下载和安装最新版本的CUDA Toolkit和cuDNN Library。这些官方驱动和工具可以更好地与TensorFlow集成，提高性能和稳定性。
3. 对于TensorFlow的某些GPU版本，可能存在多个CUDA和cuDNN版本与之对应。在这种情况下，请选择与您的硬件配置最匹配的版本进行安装。
4. 如果您在安装过程中遇到问题，可以参考NVIDIA的官方文档或寻求相关技术社区的帮助。同时，确保您的操作系统、显卡驱动和其他相关软件已更新到最新版本。
5. 在进行深度学习开发时，除了选择合适的TensorFlow GPU版本外，还可以考虑使用其他优化工具和技术，如混合精度训练、梯度累积等，以进一步提高模型的训练速度和精度。
6. 最后，请注意，随着TensorFlow的更新迭代，可能会有新的GPU版本与CUDA、cuDNN的对应关系出现。因此，建议定期关注TensorFlow的官方文档和社区动态，以便及时获取最新的信息和技术支持。