目录

  • 一、前言
  • 二、Tensorflow与cuda版本以及python版本对应关系
    • Linux
      • CPU
      • GPU
      • macOS
  • 三、TensorFlow与Keras版本以及python版本对应关系
  • 四、安装
  • 五、总结
  • 六、参考

一、前言

要让一个基于keras开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境真让人头大，本文就介绍了TensorFlow与cuda版本以及Keras版本以及python版本对应关系，方便查找。
注：如果本篇文章内容过时，可点击下面CPU、GPU处超链接进入TensorFlow官网查看，官网是最新数据！

二、Tensorflow与cuda版本以及python版本对应关系

Linux

CPU




四、安装

例如我要安装1.14.0 GPU版本的TensorFlow，查表可得对应Keras版本为2.2.5，语句如下

pip install tensorflow-gpu==1.14.0pip install keras==2.2.5

CUDA和CUDNN的安装见我的另一篇博客：

  • 【Linux】安装CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并检查是否安装成功

如果你有同时在一台机器上安装两个版本的CUDA和CUDNN的需求，可以参考我的另一篇博客：

  • 【Linux】在一台机器上同时安装多个版本的CUDA（切换CUDA版本）

CUDA和CUDNN的版本对应关系见我的另一篇博客：

  • 【Linux】CUDA Toolkit和cuDNN版本对应关系（更新至2022年6月，附官网永久更新链接）

五、总结

以上就是今天要分享的内容。
如果本文能给你带来帮助的话，点个赞鼓励一下作者吧！

六、参考

[1] TensorFlow官网：https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=en
[2] List of Available Environments：https://master–floydhub-docs.netlify.app/guides/environments/