TensorFlow支持多种CUDAenabled GPU，这是它使用NVIDIA提供的GPU计算平台的一部分。在安装TensorFlow时需要满足以下几个关键点：

1. CUDA Toolkit（CUDA工具包）版本:

TensorFlow有对特定CUDA Toolkit版本的支持要求。例如：

TensorFlow 2.x版本支持CUDA 10.0及以上版本到最新的主要的CUDA版本，同时推荐最新的次要版本。

tensorflow显卡要求 第1张

而针对TensorFlow 1.x系列，不同分支可能会有稍微的不同CUDA支持。你需要检查你使用的确切TensorFlow 1版本的要求。

2. Compute Capability（计算能力）: NVIDIA提供了一个称为“计算能力”的标准来指定每个NVIDIA GPU的能力级别。TensorFlow要求你的NVIDIA GPU至少需要某个级别的最小计算能力才能工作。

在撰写本文时，这大约意味着大多数较现代的产品（如所有GeForce 9系列、所有Quadro产品以及Tesla V、C和S系列等）应该可以运行TensorFlow。

3. 需要对应的GPU驱动版本：确保你GPU上的CUDA和CUDA驱动是最新的并且与你安装的TF版本兼容。

总的来说，在安装前查看特定TensorFlow版本的需求是最安全的办法，因为这能确保所有的软硬件兼容性都得到了满足。你可以去官方的[TensorFlow官方文档](https://tensorflow.google.cn/install) 查看最详细的安装和依赖要求信息。