نیازهای نرم افزاری. نرم افزار NVIDIA® زیر باید روی سیستم شما نصب شود: درایورهای کارت گرافیک NVIDIA® - CUDA® 11.2 به 450.80.02 یا بالاتر نیاز دارد. CUDA® Toolkit -TensorFlow از CUDA® 11.2 پشتیبانی می کند (TensorFlow >=2.5.0)
آیا برای TensorFlow به CUDA نیاز دارم؟
شما به یک کارت گرافیک NVIDIA نیاز دارید که از CUDA پشتیبانی می کند، زیرا TensorFlow هنوز به طور رسمی فقط از CUDA پشتیبانی می کند (اینجا را ببینید: https://www.tensorflow.org/install/gpu). اگر از لینوکس یا macOS استفاده می‌کنید، احتمالاً می‌توانید یک تصویر از پیش ساخته Docker را با پشتیبانی از GPU TensorFlow نصب کنید. این زندگی را بسیار آسان تر می کند.
آیا CUDA 11 به عقب سازگار است؟
درایورها همیشه با CUDA سازگار بوده اند. این بدان معنی است که یک برنامه CUDA 11.0 با R450 (11.0)، R455 (11.1) و موارد دیگر سازگار خواهد بود. … به عبارت دیگر، از آنجایی که CUDA سازگار با عقب است، برنامه های کاربردی CUDA موجود می توانند با نسخه های جدیدتر CUDA استفاده شوند.
آیا CUDA به عقب با TensorFlow سازگار است؟
در این مقاله، من قصد دارم به شما نشان دهم که چگونه می توانید Tensorflow 2.5، CUDA 11.2 را نصب کنید. 1، و CuDNN 8.1، برای ویندوز 10، با پشتیبانی کامل از کارت گرافیک سری RTX 30 Nvidia. از آنجایی که CUDA با نسخه عقب سازگار است، باید برای کارت های سری RTX 20 یا قدیمی تر نیز کار کند..
کدام TensorFlow با Cuda 11 کار می کند؟
پروژه TensorFlow از انتشار نسخه ۲.۴ خبر داد. 0 چارچوب یادگیری عمیق، شاملپشتیبانی از CUDA 11 و معماری Ampere GPU NVIDIA، و همچنین استراتژی های جدید و ابزارهای پروفایل برای آموزش توزیع شده.
