干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理

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

END

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