# TensorFlow 與 CUDA 版本對應表是怎樣的
TensorFlow 作為主流的深度學習框架，其 GPU 加速功能依賴 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 的版本匹配。以下是常見 TensorFlow 版本與 CUDA/cuDNN 的官方對應關系（截至2023年）：
| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|----------------|----------|------------|
| 2.15.x | 12.0 | 8.9 |
| 2.14.x | 11.8 | 8.6 |
| 2.13.x | 11.8 | 8.6 |
| 2.12.x | 11.8 | 8.6 |
| 2.11.x | 11.2 | 8.1 |
**注意事項**：
1. **向下兼容性**：部分高版本 TensorFlow 可能支持低版本 CUDA（如 TF 2.15 支持 CUDA 11.8），但需通過源碼編譯。
2. **操作系統限制**：Windows 系統通常需要嚴格匹配，Linux 環境相對靈活。
3. **驗證方法**：運行 `tf.config.list_physical_devices('GPU')` 可檢測環境是否配置成功。
建議通過 [NVIDIA 官方文檔](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html) 和 [TensorFlow 安裝指南](https://www.tensorflow.org/install) 獲取最新版本要求。
注：實際使用時請根據您的具體 TensorFlow 版本和操作系統查閱官方文檔，此表僅作參考。
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