ข้อกำหนดของซอฟต์แวร์ ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์ NVIDIA® ต่อไปนี้ในระบบของคุณ: ไดรเวอร์ NVIDIA® GPU -CUDA® 11.2 ต้องการ 450.80.02 หรือสูงกว่า CUDA® Toolkit -TensorFlow รองรับ CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
ฉันต้องการ CUDA สำหรับ TensorFlow หรือไม่
คุณต้องมี NVIDIA กราฟิกการ์ดที่รองรับ CUDA เนื่องจาก TensorFlow ยังรองรับ CUDA อย่างเป็นทางการเท่านั้น (ดูที่นี่: https://www.tensorflow.org/install/gpu). หากคุณใช้ Linux หรือ macOS คุณอาจติดตั้งอิมเมจ Docker ที่สร้างไว้ล่วงหน้าด้วย TensorFlow ที่รองรับ GPU ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นมาก
CUDA 11 เข้ากันได้แบบย้อนกลับหรือไม่
ไดรเวอร์เข้ากันได้กับ CUDA เสมอ ซึ่งหมายความว่าแอปพลิเคชัน CUDA 11.0 จะเข้ากันได้กับ R450 (11.0), R455 (11.1) และอื่น ๆ … กล่าวอีกนัยหนึ่ง เนื่องจาก CUDA เข้ากันได้แบบย้อนกลับ แอปพลิเคชัน CUDA ที่มีอยู่จึงสามารถใช้กับ CUDA เวอร์ชันที่ใหม่กว่าต่อไปได้
CUDA ย้อนกลับเข้ากันได้กับ TensorFlow หรือไม่
ในบทความนี้ ผมจะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถติดตั้ง Tensorflow 2.5, CUDA 11.2 ได้อย่างไร 1 และ CuDNN 8.1 สำหรับ Windows 10 พร้อมรองรับการ์ด Nvidia GPU RTX 30 อย่างเต็มรูปแบบ เนื่องจาก CUDA เข้ากันได้แบบรุ่นเก่า จึงควรใช้งานได้กับการ์ดซีรีย์ RTX 20 หรือเก่ากว่า.
TensorFlow ตัวใดที่ทำงานร่วมกับ Cuda 11 ได้
โครงการ TensorFlow ประกาศเปิดตัว เวอร์ชั่น 2.4 0 ของกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่มีรองรับ CUDA 11 และสถาปัตยกรรม Ampere GPU ของ NVIDIA ตลอดจนกลยุทธ์ใหม่และเครื่องมือสร้างโปรไฟล์สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย
