Persyaratan perangkat lunak. Perangkat lunak NVIDIA® berikut harus diinstal pada sistem Anda: Driver GPU NVIDIA® -CUDA® 11.2 memerlukan 450.80.02 atau lebih tinggi. CUDA® Toolkit -TensorFlow mendukung CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Apakah saya memerlukan CUDA untuk TensorFlow?
Anda memerlukan kartu grafis NVIDIA yang mendukung CUDA, karena TensorFlow masih hanya secara resmi mendukung CUDA (lihat di sini: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Jika Anda menggunakan Linux atau macOS, Anda mungkin dapat menginstal image Docker yang telah dibuat sebelumnya dengan TensorFlow yang didukung GPU. Ini membuat hidup lebih mudah.
Apakah CUDA 11 kompatibel dengan versi sebelumnya?
Driver selalu kompatibel dengan CUDA. Ini berarti bahwa aplikasi CUDA 11.0 akan kompatibel dengan R450 (11.0), R455 (11.1) dan seterusnya. … Dengan kata lain, karena CUDA kompatibel ke belakang, aplikasi CUDA yang ada dapat terus digunakan dengan versi CUDA yang lebih baru.
Apakah CUDA kompatibel dengan TensorFlow?
Pada artikel ini, saya akan menunjukkan kepada Anda bagaimana Anda dapat menginstal Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1, dan CuDNN 8.1, untuk Windows 10, dengan dukungan penuh untuk kartu seri Nvidia GPU RTX 30. Karena CUDA kompatibel dengan versi sebelumnya, ini juga harus berfungsi untuk kartu seri RTX 20 atau yang lebih lama.
TensorFlow mana yang bekerja dengan Cuda 11?
Proyek TensorFlow mengumumkan rilis versi 2.4. 0 kerangka pembelajaran mendalam, menampilkandukungan untuk arsitektur GPU Ampere CUDA 11 dan NVIDIA, serta strategi dan alat pembuatan profil baru untuk pelatihan terdistribusi.
