TensorFlow不同版本要求与CUDA及CuDNN版本对应关系详解

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它能够让用户轻松地构建和训练机器学习模型。不同版本的TensorFlow需要与CUDA和CuDNN版本对应，以正确安装和运行TensorFlow。

TensorFlow与CUDA版本对应关系

TensorFlow 1.x版本要求CUDA 9.0或更高版本，而TensorFlow 2.x版本要求CUDA 10.0或更高版本。CUDA版本越高，TensorFlow的性能会更好，建议用户尽可能使用最新版本的CUDA。

TensorFlow与CuDNN版本对应关系

TensorFlow 1.x版本要求CuDNN 7.1或更高版本，而TensorFlow 2.x版本要求CuDNN 7.4或更高版本。与CUDA版本不同，CuDNN版本越高，TensorFlow的性能不一定会更好，建议用户根据自己的情况选择合适的版本。

如何确定TensorFlow版本与CUDA及CuDNN版本的对应关系

用户可以在TensorFlow官网上查看TensorFlow与CUDA及CuDNN版本的对应关系，也可以使用以下命令查看：

$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_built_with_cuda())"
$ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_built_with_cudnn())"

如果用户想要更新TensorFlow或CUDA、CuDNN版本，可以使用以下命令：

$ pip install --upgrade tensorflow
$ pip install --upgrade cuda
$ pip install --upgrade cudnn

用户可以使用以上方法确定TensorFlow版本与CUDA及CuDNN版本的对应关系，以正确安装和运行TensorFlow。