Требования к программному обеспечению. В вашей системе должно быть установлено следующее программное обеспечение NVIDIA®: Драйверы графического процессора NVIDIA® - для CUDA® 11.2 требуется версия 450.80.02 или выше. CUDA® Toolkit -TensorFlow поддерживает CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Нужна ли мне CUDA для TensorFlow?
Вам понадобится видеокарта NVIDIA с поддержкой CUDA, так как TensorFlow по-прежнему официально поддерживает только CUDA (см. здесь: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Если вы работаете в Linux или macOS, скорее всего, вы сможете установить готовый образ Docker с поддержкой TensorFlow на графическом процессоре. Это значительно упрощает жизнь.
Является ли CUDA 11 обратной совместимостью?
Драйверы всегда были обратно совместимы с CUDA. Это означает, что приложение CUDA 11.0 будет совместимо с R450 (11.0), R455 (11.1) и более поздними версиями. … Другими словами, поскольку CUDA обратно совместима, существующие приложения CUDA можно продолжать использовать с более новыми версиями CUDA.
Является ли CUDA обратной совместимостью с TensorFlow?
В этой статье я покажу вам, как установить Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 и CuDNN 8.1 для Windows 10 с полной поддержкой карт Nvidia GPU серии RTX 30. Поскольку CUDA обратно совместима, она также должна работать с картами серии RTX 20 или старше.
Какой TensorFlow работает с Cuda 11?
Проект TensorFlow объявил о выпуске версии 2.4. 0 платформы глубокого обучения, включающейподдержка CUDA 11 и архитектуры GPU Ampere от NVIDIA, а также новые стратегии и инструменты профилирования для распределенного обучения.
