TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理（干货）
TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理（干货）
一、总结
一句话总结：
可以在官网查看tensorflow、cuda、cudnn的对应关系，在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用GPU来进行模型训练的。
二、干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理
转自或参考：干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理
https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/104667044
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”为了解决大家这个问题，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理，希望能够对大家有帮助。
要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。
其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用GPU来进行模型训练的。下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。
|
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 |
这个页面可以查看这三者版本的对应关系
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
