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 |
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