Softwareanforderungen. Die folgende NVIDIA®-Software muss auf Ihrem System installiert sein: NVIDIA®-GPU-Treiber – CUDA® 11.2 erfordert 450.80.02 oder höher. CUDA® Toolkit -TensorFlow unterstützt CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Benötige ich CUDA für TensorFlow?
Du benötigst eine NVIDIA-Grafikkarte, die CUDA unterstützt, da TensorFlow offiziell immer noch nur CUDA unterstützt (siehe hier: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Wenn Sie Linux oder macOS verwenden, können Sie wahrscheinlich ein vorgefertigtes Docker-Image mit GPU-unterstütztem TensorFlow installieren. Das macht das Leben viel einfacher.
Ist CUDA 11 abwärtskompatibel?
Treiber waren schon immer abwärtskompatibel mit CUDA. Dies bedeutet, dass eine CUDA 11.0-Anwendung mit R450 (11.0), R455 (11.1) und darüber hinaus kompatibel ist. … Mit anderen Worten, da CUDA abwärtskompatibel ist, können bestehende CUDA-Anwendungen weiterhin mit neueren CUDA-Versionen verwendet werden.
Ist CUDA abwärtskompatibel mit TensorFlow?
In diesem Artikel zeige ich Ihnen, wie Sie Tensorflow 2.5, CUDA 11.2 installieren können. 1 und CuDNN 8.1 für Windows 10 mit vollständiger Unterstützung für eine Grafikkarte der Nvidia GPU RTX 30-Serie. Da CUDA abwärtskompatibel ist, sollte es auch für Karten der RTX 20-Serie oder älter funktionieren.
Welcher TensorFlow funktioniert mit Cuda 11?
Das TensorFlow-Projekt gab die Veröffentlichung von Version 2.4 bekannt. 0 des Deep-Learning-Frameworks, mitUnterstützung für CUDA 11 und die Ampere-GPU-Architektur von NVIDIA sowie neue Strategien und Profilerstellungstools für verteiltes Training.
