2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Última modificación: 2024-01-13 00:05
Requisitos de software. El siguiente software de NVIDIA® debe estar instalado en su sistema: Controladores de GPU NVIDIA®: CUDA® 11.2 requiere 450.80.02 o superior. Kit de herramientas CUDA® -TensorFlow es compatible con CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
¿Necesito CUDA para TensorFlow?
Necesitará una tarjeta gráfica NVIDIA que admita CUDA, ya que TensorFlow todavía solo es oficialmente compatible con CUDA (consulte aquí: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Si está en Linux o macOS, es probable que pueda instalar una imagen de Docker prefabricada con TensorFlow compatible con GPU. Esto hace la vida mucho más fácil.
¿Cuda 11 es compatible con versiones anteriores?
Los controladores siempre han sido compatibles con versiones anteriores de CUDA. Esto significa que una aplicación CUDA 11.0 será compatible con R450 (11.0), R455 (11.1) y posteriores. … En otras palabras, dado que CUDA es compatible con versiones anteriores, las aplicaciones CUDA existentes pueden seguir utilizándose con versiones más nuevas de CUDA.
¿Cuda es retrocompatible con TensorFlow?
En este artículo, le mostraré cómo puede instalar Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 y CuDNN 8.1, para Windows 10, con soporte completo para una tarjeta de la serie Nvidia GPU RTX 30. Dado que CUDA es compatible con versiones anteriores, también debería funcionar para tarjetas de la serie RTX 20 o anteriores.
¿Qué TensorFlow funciona con Cuda 11?
El proyecto TensorFlow anunció el lanzamiento de la versión 2.4. 0 del marco de aprendizaje profundo, concompatibilidad con CUDA 11 y la arquitectura de GPU Ampere de NVIDIA, así como nuevas estrategias y herramientas de creación de perfiles para la formación distribuida.
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