Cerințe software. Următorul software NVIDIA® trebuie să fie instalat pe sistemul dumneavoastră: Drivere GPU NVIDIA® -CUDA® 11.2 necesită 450.80.02 sau mai mare. CUDA® Toolkit -TensorFlow acceptă CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Am nevoie de CUDA pentru TensorFlow?
Veți avea nevoie de o placă grafică NVIDIA care acceptă CUDA, deoarece TensorFlow încă acceptă oficial doar CUDA (vezi aici: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Dacă sunteți pe Linux sau macOS, probabil că puteți instala o imagine Docker prefabricată cu TensorFlow suportat de GPU. Acest lucru face viața mult mai ușoară.
Este CUDA 11 compatibil cu versiunea inversă?
Driverurile au fost întotdeauna compatibile cu CUDA. Aceasta înseamnă că o aplicație CUDA 11.0 va fi compatibilă cu R450 (11.0), R455 (11.1) și mai departe. … Cu alte cuvinte, deoarece CUDA este compatibil cu versiunea anterioară, aplicațiile CUDA existente pot fi folosite în continuare cu versiuni CUDA mai noi.
Este CUDA compatibil cu TensorFlow?
În acest articol, vă voi arăta cum puteți instala Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 și CuDNN 8.1, pentru Windows 10, cu suport complet pentru un card Nvidia GPU RTX 30 series. Deoarece CUDA este compatibil cu versiunea inversă, ar trebui să funcționeze și pentru cardurile din seria RTX 20 sau mai vechi.
Care TensorFlow funcționează cu Cuda 11?
Proiectul TensorFlow a anunțat lansarea versiunii 2.4. 0 din cadrul de deep-learning, cusuport pentru arhitectura GPU Ampere CUDA 11 și NVIDIA, precum și noi strategii și instrumente de profilare pentru instruire distribuită.
