Softwarekrav. Følgende NVIDIA®-software skal være installeret på dit system: NVIDIA® GPU-drivere -CUDA® 11.2 kræver 450.80.02 eller højere. CUDA® Toolkit -TensorFlow understøtter CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Har jeg brug for CUDA til TensorFlow?
Du skal bruge et NVIDIA-grafikkort, der understøtter CUDA, da TensorFlow stadig kun officielt understøtter CUDA (se her: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Hvis du er på Linux eller macOS, kan du sandsynligvis installere et forudlavet Docker-image med GPU-understøttet TensorFlow. Dette gør livet meget lettere.
Er CUDA 11 bagudkompatibel?
Drivere har altid været bagudkompatible med CUDA. Dette betyder, at en CUDA 11.0-applikation vil være kompatibel med R450 (11.0), R455 (11.1) og mere. … Med andre ord, da CUDA er bagudkompatibel, kan eksisterende CUDA-applikationer fortsat bruges med nyere CUDA-versioner.
Er CUDA bagudkompatibel med TensorFlow?
I denne artikel vil jeg vise dig, hvordan du kan installere Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 og CuDNN 8.1 til Windows 10 med fuld understøttelse af et Nvidia GPU RTX 30-seriekort. Da CUDA er bagudkompatibel, burde det også fungere for kort i RTX 20-serien eller ældre.
Hvilken TensorFlow fungerer med Cuda 11?
TensorFlow-projektet annoncerede udgivelsen af version 2.4. 0 af rammen om dyb læring, medunderstøttelse af CUDA 11 og NVIDIAs Ampere GPU-arkitektur samt nye strategier og profileringsværktøjer til distribueret træning.