TensorFlow在各操作系统下各版本对应关系（Python版本/编译器/构建工具/cuDNN/CUDA）

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，适用于各种操作系统和环境中。本文将详细介绍TensorFlow在各操作系统下各版本对应关系，包括Python版本、编译器、构建工具、cuDNN和CUDA。

Python版本

TensorFlow支持Python 2.7和3.3以上的版本。但是，建议使用Python 3.5以上的版本，因为它们包含了更好的语言特性和性能改进。在TensorFlow 2.0以后的版本中，Python 3.6及以上版本被默认使用。
在Windows操作系统下，由于TensorFlow需要一些特定编译器和库的支持，因此建议使用Anaconda或Miniconda等预编译的Python发行版。这些发行版包含了TensorFlow所需的依赖项，使得安装和配置更加方便。
在Linux和Mac OS X操作系统下，可以使用系统自带的Python版本，但需要安装一些必要的依赖项。

编译器

TensorFlow使用CMake作为默认的编译工具，也可以使用其他编译器，如Makefile、bazel等。编译器版本建议使用较新的版本，以获得更好的性能和功能支持。
在Windows操作系统下，可以使用Visual Studio作为TensorFlow的集成开发环境（IDE），并使用CMake进行编译。也可以使用Anaconda或Miniconda等预编译的Python发行版中的编译器进行编译。
在Linux和Mac OS X操作系统下，可以使用系统自带的gcc或clang编译器进行编译。

构建工具

TensorFlow提供了许多构建工具，如pip、EasyInstall、bazel等。其中，pip是TensorFlow官方推荐的构建工具，因为它简单易用，易于管理依赖项。在Windows操作系统下，建议使用Anaconda或Miniconda等预编译的Python发行版中的构建工具进行构建。

cuDNN

cuDNN是NVIDIA开发的GPU加速深度学习库，它可以与TensorFlow配合使用，提高深度学习训练和推理的性能。TensorFlow支持cuDNN 5.1以上的版本。在安装TensorFlow时，如果您的系统安装了cuDNN，TensorFlow会自动检测并使用cuDNN进行GPU加速。

CUDA

CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型，它使得开发者可以使用NVIDIA GPU进行通用计算。TensorFlow支持CUDA 8.0以上的版本。在安装TensorFlow时，如果您的系统安装了CUDA，TensorFlow会自动检测并使用CUDA进行GPU加速。如果您的系统没有安装CUDA，TensorFlow会自动使用CPU进行计算。在安装TensorFlow时，可以选择与您的系统相匹配的CUDA版本进行安装。建议选择较新的CUDA版本以获得更好的性能和支持。