Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系详解
在使用Tensorflow进行深度学习任务时，合适的CUDA和CUDNN版本的选择是非常重要的。不同的Tensorflow版本对于CUDA和CUDNN有着不同的要求和兼容性。本文将详细介绍Tensorflow不同版本与CUDA及CUDNN版本之间的对应关系，并给出一些注意事项和建议。
Tensorflow版本及其对应的CUDA和CUDNN版本
以下是常见的几个Tensorflow版本及其对应的CUDA和CUDNN版本:
Tensorflow 1.13.1对应的CUDA版本是9.0，CUDNN版本是7.4.1。
Tensorflow 1.14.0对应的CUDA版本是10.0，CUDNN版本是7.4.2。
Tensorflow 2.0.0对应的CUDA版本是10.0，CUDNN版本是7.4.2。
Tensorflow 2.1.0对应的CUDA版本是10.1，CUDNN版本是7.6.0。
在选择Tensorflow版本时，需要注意自己的CUDA和CUDNN版本是否与所选的Tensorflow版本相匹配。如果版本不匹配可能会导致程序无法正常运行，或者出现一些奇怪的错误。
注意事项和建议
在安装Tensorflow和配置CUDA及CUDNN版本时，以下几点是需要注意的:
首先，确保你的显卡支持CUDA。可以去官网查询自己显卡的技术规格，确认支持的CUDA版本。
其次，选择适合自己显卡和Tensorflow版本的CUDA版本。CUDA版本过高可能会导致显卡不支持，或者性能不佳。
在选择CUDNN版本时，根据Tensorflow版本和CUDA版本的要求，选择合适的CUDNN版本。CUDNN版本过高可能会导致不兼容的问题。
在配置完环境后，可以使用以下代码验证Tensorflow是否正常工作:
import tensorflow as tf
# 打印Tensorflow版本
print(tf.__version__)
# 打印是否支持GPU加速
print(tf.test.is_built_with_cuda())
# 打印所用的GPU设备
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
以上代码可以验证Tensorflow是否成功安装并支持GPU加速。
最后，一些建议:
尽量选择稳定版本的Tensorflow，避免使用过新或过旧的版本。
根据自己的显卡和需求选择合适的CUDA和CUDNN版本。
及时更新显卡驱动、CUDA和CUDNN版本，以获取更好的性能和兼容性。
总而言之，Tensorflow与CUDA及CUDNN有着密切的关系，选择合适的版本对于保证程序正常运行和充分利用GPU加速非常重要。希望本文可以帮助到大家。