Софтуерни изисквания. Следният софтуер NVIDIA® трябва да бъде инсталиран на вашата система: NVIDIA® GPU драйвери -CUDA® 11.2 изисква 450.80.02 или по-нова версия. CUDA® Toolkit -TensorFlow поддържа CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Имам ли нужда от CUDA за TensorFlow?
Ще ви трябва NVIDIA графична карта, която поддържа CUDA, тъй като TensorFlow все още официално поддържа CUDA (вижте тук: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Ако сте на Linux или macOS, вероятно можете да инсталирате предварително направено изображение на Docker с поддържан от GPU TensorFlow. Това прави живота много по-лесен.
Обратно съвместима ли е CUDA 11?
Шофьорите винаги са били обратно съвместими с CUDA. Това означава, че приложението CUDA 11.0 ще бъде съвместимо с R450 (11.0), R455 (11.1) и по-нататък. … С други думи, тъй като CUDA е обратно съвместима, съществуващите CUDA приложения могат да продължат да се използват с по-нови версии на CUDA.
Обратно съвместима ли е CUDA с TensorFlow?
В тази статия ще ви покажа как можете да инсталирате Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 и CuDNN 8.1, за Windows 10, с пълна поддръжка за Nvidia GPU RTX 30 серия карта. Тъй като CUDA е обратно съвместим, той трябва да работи и за карти от серия RTX 20 или по-стари.
Кой TensorFlow работи с Cuda 11?
Проектът TensorFlow обяви пускането на версия 2.4. 0 от рамката за дълбоко обучение, включващаподдръжка за CUDA 11 и архитектурата на графичния процесор Ampere на NVIDIA, както и нови стратегии и инструменти за профилиране за разпределено обучение.
