TensorFlow 与 cuda 版本对应表是怎样的

# TensorFlow 与 CUDA 版本对应表是怎样的

TensorFlow 作为主流的深度学习框架，其 GPU 加速功能依赖 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 的版本匹配。以下是常见 TensorFlow 版本与 CUDA/cuDNN 的官方对应关系（截至2023年）：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|----------------|----------|------------|
| 2.15.x         | 12.0     | 8.9        |
| 2.14.x         | 11.8     | 8.6        |
| 2.13.x         | 11.8     | 8.6        |
| 2.12.x         | 11.8     | 8.6        |
| 2.11.x         | 11.2     | 8.1        |

**注意事项**：
1. **向下兼容性**：部分高版本 TensorFlow 可能支持低版本 CUDA（如 TF 2.15 支持 CUDA 11.8），但需通过源码编译。
2. **操作系统限制**：Windows 系统通常需要严格匹配，Linux 环境相对灵活。
3. **验证方法**：运行 `tf.config.list_physical_devices('GPU')` 可检测环境是否配置成功。

建议通过 [NVIDIA 官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html) 和 [TensorFlow 安装指南](https://www.tensorflow.org/install) 获取最新版本要求。

注：实际使用时请根据您的具体 TensorFlow 版本和操作系统查阅官方文档，此表仅作参考。