我已在 Linux Ubuntu 16.04 上成功安装了tensorflow (GPU)，并进行了一些小的更改，以使其能够与新的 Ubuntu LTS 版本配合使用。
然而，我认为（谁知道为什么）我的 GPU 满足计算能力大于 3.5 的最低要求。自从我的英伟达精视820M http://www.geforce.com/hardware/notebook-gpus/geforce-820m只有2.1。有没有办法让 Tensorflow GPU 版本与我的 GPU 一起工作？
我问这个问题是因为显然没有办法让 Tensorflow GPU 版本在 Ubuntu 16.04 上工作，但通过搜索互联网，我发现情况并非如此，事实上，如果不是因为这个不满足的要求，我确实让它几乎可以工作。现在我想知道 GPU 计算能力的这个问题是否也可以解决。
Tensorflow 的最新 GPU 版本需要计算能力 3.5 或更高 https://www.tensorflow.org/install/gpu（并使用 cuDNN 访问 GPU。
cuDNN 还需要 cc3.0 或更高版本的 GPU https://developer.nvidia.com/cudnn:
cuDNN 支持配备 Pascal、Kepler、Maxwell、Tegra K1 或 Tegra X1 GPU 的 Windows、Linux 和 MacOS 系统。
- 开普勒 = cc3.x
- 麦克斯韦 = cc5.x
- 帕斯卡 = cc6.x
- TK1 = cc3.2
- TX1=cc5.3
cuDNN 不支持 Fermi GPU（cc2.0、cc2.1）。
cuDNN 也不支持较旧的 GPU（例如计算能力 1.x）。
请注意，有从没cuDNN 版本或官方支持低于 cc3.0 的 NVIDIA GPU 的任何 TF 版本。 cuDNN 的初始版本开始需要 cc3.0 GPU，TF 的初始版本开始需要 cc3.0 GPU。
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