პროგრამული მოთხოვნები. შემდეგი NVIDIA® პროგრამული უზრუნველყოფა უნდა იყოს დაინსტალირებული თქვენს სისტემაზე: NVIDIA® GPU დრაივერები -CUDA® 11.2 მოითხოვს 450.80.02 ან უფრო მაღალ ვერსიას. CUDA® Toolkit -TensorFlow მხარს უჭერს CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
მჭირდება CUDA TensorFlow-სთვის?
დაგჭირდებათ NVIDIA გრაფიკული ბარათი, რომელიც მხარს უჭერს CUDA, რადგან TensorFlow ჯერ კიდევ ოფიციალურად უჭერს მხარს CUDA-ს (იხილეთ აქ: https://www.tensorflow.org/install/gpu). თუ თქვენ მუშაობთ Linux-ზე ან macOS-ზე, სავარაუდოდ, შეგიძლიათ დააინსტალიროთ წინასწარ დამზადებული Docker სურათი GPU-ის მხარდაჭერით TensorFlow. ეს ცხოვრებას ბევრად აადვილებს.
თავსებადია CUDA 11 უკან?
დრაივერები ყოველთვის უკუთავსებადია CUDA-თან. ეს ნიშნავს, რომ CUDA 11.0 აპლიკაცია თავსებადი იქნება R450 (11.0), R455 (11.1) და მეტი. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ვინაიდან CUDA თავსებადია უკან, არსებული CUDA აპლიკაციების გამოყენება შეიძლება გაგრძელდეს CUDA-ს უახლესი ვერსიებით.
თავსებადია CUDA backwards TensorFlow-თან?
ამ სტატიაში მე ვაპირებ გაჩვენოთ, თუ როგორ შეგიძლიათ დააინსტალიროთ Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 და CuDNN 8.1, Windows 10-ისთვის, Nvidia GPU RTX 30 სერიის ბარათის სრული მხარდაჭერით. იმის გამო, რომ CUDA თავსებადია უკანა მხარეს, ის ასევე უნდა მუშაობდეს RTX 20 სერიის ან უფრო ძველი..
რომელი TensorFlow მუშაობს Cuda 11-თან?
TensorFlow პროექტმა გამოაცხადა ვერსიის 2.4 გამოშვება. ღრმა სწავლის ჩარჩოს 0, რომელშიცმხარდაჭერა CUDA 11-ისა და NVIDIA-ს Ampere GPU არქიტექტურისთვის, ასევე ახალი სტრატეგიებისა და პროფილირების ხელსაწყოების განაწილებული ტრენინგისთვის.
