最近發現很多QQ群和微信群里經常會有人問這么一個問題——“我安裝TensorFlow GPU版本怎么總是提示CUDA版本不對或者cuDNN版本不對呢？”為了解決大家這個問題，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN對應的版本做了個整理，希望能夠對大家有幫助。

? ? ? ?要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必備條件就是一塊能夠支持CUDA的NVIDIA顯卡，因為在搭建TensorFlow的GPU版本時，首先需要做的一件事就是安裝其基礎支持平臺CUDA和其機器學習庫cuDNN，然后在此基礎上搭建TensorFlow GPU版本。

? ? ??其次還要了解一下不同的TensorFlow版本所需要對應安裝的CUDA和cuDNN版本是多少，因為在TensorFlow的GPU版本安裝過程中，如果對應的CUDA版本和cuDNN版本不正確的話，是無法正常使用GPU來進行模型訓練的。下表整理出了TensorFlow從1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所對應的版本集合。

TensorFlow版本	CUDA版本	cuDNN版本
1.2	CUDA Toolkit 8.0	cuDNN v5.1
1.3	CUDA Toolkit 8.0	cuDNN v6 or v6.1
1.4	CUDA Toolkit 8.0	cuDNN v6.1
1.5	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.0
1.6	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.0
1.7	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.0
1.8	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.0
1.9	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.0
1.10	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.1
1.11	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.1
1.12	CUDA Toolkit 9.0	cuDNN v7.3
1.13	CUDA Toolkit 10.0	cuDNN v7.3
1.14	CUDA Toolkit 10.0	cuDNN v7.4
1.15	CUDA Toolkit 10.0	cuDNN v7.5
2.0	CUDA Toolkit 10.0	cuDNN v7.6
2.1.0	CUDA Toolkit 10.1	cuDNN v7.6

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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