Ծրագրային պահանջներ. Հետևյալ NVIDIA® ծրագրաշարը պետք է տեղադրված լինի ձեր համակարգում. CUDA® Toolkit -TensorFlow-ն աջակցում է CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Ինձ պե՞տք է CUDA TensorFlow-ի համար:
Ձեզ անհրաժեշտ կլինի NVIDIA գրաֆիկական քարտ, որն աջակցում է CUDA, քանի որ TensorFlow-ը դեռ պաշտոնապես աջակցում է CUDA-ին (տես այստեղ՝ https://www.tensorflow.org/install/gpu): Եթե դուք Linux կամ macOS-ում եք, հավանաբար կարող եք տեղադրել նախապես պատրաստված Docker պատկեր GPU-ով աջակցվող TensorFlow-ով: Սա կյանքը շատ ավելի հեշտ է դարձնում:
Համատեղի՞ է CUDA 11-ը հետընթաց:
Վարորդները միշտ հետընթաց համատեղելի են եղել CUDA-ի հետ: Սա նշանակում է, որ CUDA 11.0 հավելվածը համատեղելի կլինի R450 (11.0), R455 (11.1) և ավելին: … Այլ կերպ ասած, քանի որ CUDA-ն հետին համատեղելի է, գոյություն ունեցող CUDA հավելվածները կարող են շարունակվել օգտագործվել CUDA-ի նոր տարբերակների հետ:
Արդյո՞ք CUDA հետընթացը համատեղելի է TensorFlow-ի հետ:
Այս հոդվածում ես պատրաստվում եմ ձեզ ցույց տալ, թե ինչպես կարող եք տեղադրել Tensorflow 2.5, CUDA 11.2: 1 և CuDNN 8.1՝ Windows 10-ի համար՝ Nvidia GPU RTX 30 սերիայի քարտի լիարժեք աջակցությամբ: Քանի որ CUDA-ն հետընթաց համատեղելի է, այն պետք է աշխատի նաև RTX 20 սերիայի քարտերի համար կամ ավելի հին:
Ո՞ր TensorFlow-ն է աշխատում Cuda 11-ի հետ:
TensorFlow նախագիծը հայտարարեց 2.4 տարբերակի թողարկման մասին: Խորը ուսուցման շրջանակի 0, հատկանշվում էաջակցություն CUDA 11-ին և NVIDIA-ի Ampere GPU ճարտարապետությանը, ինչպես նաև նոր ռազմավարություններին և պրոֆիլավորման գործիքներին բաշխված ուսուցման համար:
