Programvarekrav. Følgende NVIDIA®-programvare må være installert på systemet ditt: NVIDIA® GPU-drivere -CUDA® 11.2 krever 450.80.02 eller høyere. CUDA® Toolkit -TensorFlow støtter CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Trenger jeg CUDA for TensorFlow?
Du trenger et NVIDIA-grafikkort som støtter CUDA, ettersom TensorFlow fortsatt kun offisielt støtter CUDA (se her: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Hvis du bruker Linux eller macOS, kan du sannsynligvis installere et forhåndslaget Docker-bilde med GPU-støttet TensorFlow. Dette gjør livet mye enklere.
Er CUDA 11 bakoverkompatibel?
Sjåfører har alltid vært bakoverkompatible med CUDA. Dette betyr at en CUDA 11.0-applikasjon vil være kompatibel med R450 (11.0), R455 (11.1) og utover. … Med andre ord, siden CUDA er bakoverkompatibel, kan eksisterende CUDA-applikasjoner fortsette å brukes med nyere CUDA-versjoner.
Er CUDA bakoverkompatibel med TensorFlow?
I denne artikkelen skal jeg vise deg hvordan du kan installere Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1, og CuDNN 8.1, for Windows 10, med full støtte for et Nvidia GPU RTX 30-seriekort. Siden CUDA er bakoverkompatibel, bør den også fungere for kort i RTX 20-serien eller eldre.
Hvilken TensorFlow fungerer med Cuda 11?
TensorFlow-prosjektet kunngjorde utgivelsen av versjon 2.4. 0 av rammeverket for dyp læring, medstøtte for CUDA 11 og NVIDIAs Ampere GPU-arkitektur, samt nye strategier og profileringsverktøy for distribuert trening.
