דרישות התוכנה. יש להתקין את תוכנת ה-NVIDIA® הבאה במערכת שלך: מנהלי התקנים של NVIDIA® GPU -CUDA® 11.2 דורשים 450.80.02 ומעלה. CUDA® Toolkit -TensorFlow תומך ב-CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
האם אני צריך CUDA עבור TensorFlow?
תזדקק לכרטיס גרפי NVIDIA התומך ב-CUDA, שכן TensorFlow עדיין תומך רק ב-CUDA באופן רשמי (ראה כאן: https://www.tensorflow.org/install/gpu). אם אתה משתמש ב-Linux או ב-macOS, סביר להניח שתוכל להתקין תמונת Docker שהוכנה מראש עם TensorFlow הנתמך ב-GPU. זה הופך את החיים להרבה יותר קלים.
האם CUDA 11 תואם לאחור?
נהגים תמיד היו תואמים לאחור עם CUDA. המשמעות היא שיישום CUDA 11.0 יהיה תואם ל-R450 (11.0), R455 (11.1) ואילך. … במילים אחרות, מכיוון ש-CUDA תואם לאחור, ניתן להמשיך להשתמש ביישומי CUDA קיימים עם גרסאות CUDA חדשות יותר.
האם CUDA תואם לאחור עם TensorFlow?
במאמר זה, אני הולך להראות לך איך אתה יכול להתקין את Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1, ו-CuDNN 8.1, עבור Windows 10, עם תמיכה מלאה בכרטיס מסדרת Nvidia GPU RTX 30. מכיוון ש-CUDA תואם לאחור, הוא אמור לעבוד גם עבור כרטיסים מסדרת RTX 20 ומעלה.
איזה TensorFlow עובד עם Cuda 11?
פרויקט TensorFlow הכריז על השקת גרסה 2.4. 0 של מסגרת הלמידה העמוקה, הכוללתתמיכה בארכיטקטורת ה-Ampere GPU של CUDA 11 וארכיטקטורת NVIDIA, כמו גם אסטרטגיות וכלי יצירת פרופילים חדשים להדרכה מבוזרת.
