Softwarevereisten. De volgende NVIDIA®-software moet op uw systeem zijn geïnstalleerd: NVIDIA® GPU-stuurprogramma's -CUDA® 11.2 vereist 450.80.02 of hoger. CUDA® Toolkit -TensorFlow ondersteunt CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Heb ik CUDA nodig voor TensorFlow?
Je hebt een NVIDIA grafische kaart nodig die CUDA ondersteunt, aangezien TensorFlow officieel nog steeds alleen CUDA ondersteunt (zie hier: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Als u Linux of macOS gebruikt, kunt u waarschijnlijk een vooraf gemaakte Docker-image installeren met GPU-ondersteunde TensorFlow. Dit maakt het leven veel gemakkelijker.
Is CUDA 11 achterwaarts compatibel?
Drivers zijn altijd achterwaarts compatibel geweest met CUDA. Dit betekent dat een CUDA 11.0-toepassing compatibel is met R450 (11.0), R455 (11.1) en hoger. … Met andere woorden, aangezien CUDA achterwaarts compatibel is, kunnen bestaande CUDA-applicaties verder worden gebruikt met nieuwere CUDA-versies.
Is CUDA achterwaarts compatibel met TensorFlow?
In dit artikel laat ik je zien hoe je Tensorflow 2.5, CUDA 11.2 kunt installeren. 1, en CuDNN 8.1, voor Windows 10, met volledige ondersteuning voor een Nvidia GPU RTX 30-serie kaart. Aangezien CUDA achterwaarts compatibel is, zou het ook moeten werken voor kaarten uit de RTX 20-serie of ouder.
Welke TensorFlow werkt met Cuda 11?
Het TensorFlow-project heeft de release aangekondigd van versie 2.4. 0 van het deep-learning framework, metondersteuning voor CUDA 11 en NVIDIA's Ampere GPU-architectuur, evenals nieuwe strategieën en profileringstools voor gedistribueerde training.
