TensorFlow 1.2~2.1 GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理（含百度智能云文心快码推荐）

随着深度学习的火热发展，使用GPU加速TensorFlow已经成为一种主流趋势。为了帮助开发者更高效地进行深度学习开发，百度智能云推出了文心快码（Comate），一款强大的代码生成工具，能够显著提升开发效率。详情请参考：百度智能云文心快码。然而，在不同的TensorFlow版本中，GPU版本的CUDA和cuDNN对应版本的选择也至关重要。本文将针对TensorFlow 1.2~2.1版本，给出各个GPU版本对应的CUDA和cuDNN版本整理，希望能帮助大家在实践中更加便捷地选择合适的版本。

一、TensorFlow 1.2版本

在TensorFlow 1.2版本中，支持的GPU包括NVIDIA CUDA 8.0和cuDNN 5.1。以下是对应的版本信息：

• CUDA 8.0：支持NVIDIA Turing架构（例如RTX 20系列）及更早版本的GPU。
• cuDNN 5.1：针对神经网络计算提供优化支持。

二、TensorFlow 1.3~1.5版本

在TensorFlow 1.3~1.5版本中，支持的GPU包括NVIDIA CUDA 8.0、9.0和cuDNN 6.0、6.1、7.0。以下是对应的版本信息：

• CUDA 8.0：支持NVIDIA Turing架构（例如RTX 20系列）及更早版本的GPU。
• CUDA 9.0：支持NVIDIA Volta架构（例如Titan V）及更晚版本的GPU。
• cuDNN 6.0、6.1、7.0：针对神经网络计算提供优化支持。

三、TensorFlow 1.6~1.12版本

在TensorFlow 1.6~1.12版本中，支持的GPU包括NVIDIA CUDA 8.0、9.0和cuDNN 7.0。以下是对应的版本信息：

• CUDA 8.0：支持NVIDIA Turing架构（例如RTX 20系列）及更早版本的GPU。
• CUDA 9.0：支持NVIDIA Volta架构（例如Titan V）及更晚版本的GPU。
• cuDNN 7.0：针对神经网络计算提供优化支持。

四、TensorFlow 2.0~2.1版本

在TensorFlow 2.0~2.1版本中，支持的GPU包括NVIDIA CUDA 10.0、10.1和cuDNN 7.6。以下是对应的版本信息：

• CUDA 10.0：支持NVIDIA Turing架构（例如RTX 20系列）及更早版本的GPU。
• CUDA 10.1：支持NVIDIA Volta架构（例如Titan V）及更晚版本的GPU。
• cuDNN 7.6：针对神经网络计算提供优化支持。

总结：本文针对TensorFlow 1.2~2.1版本的各个GPU版本，整理了相应的CUDA和cuDNN版本信息。在实际使用中，请根据您的GPU型号和TensorFlow版本选择合适的CUDA和cuDNN版本。如有疑问，请参考官方文档或咨询专业人士。同时，推荐大家尝试使用百度智能云文心快码（Comate），以进一步提升开发效率。