2024 Auteur: Elizabeth Oswald | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-13 00:06
Configuration logicielle requise. Le logiciel NVIDIA® suivant doit être installé sur votre système: Pilotes GPU NVIDIA® -CUDA® 11.2 nécessite 450.80.02 ou une version ultérieure. CUDA® Toolkit -TensorFlow prend en charge CUDA® 11.2 (TensorFlow >=2.5.0)
Ai-je besoin de CUDA pour TensorFlow ?
Vous aurez besoin d'une carte graphique NVIDIA prenant en charge CUDA, car TensorFlow ne prend officiellement en charge que CUDA (voir ici: https://www.tensorflow.org/install/gpu). Si vous utilisez Linux ou macOS, vous pouvez probablement installer une image Docker prédéfinie avec TensorFlow pris en charge par GPU. Cela rend la vie beaucoup plus facile.
Est-ce que CUDA 11 est rétrocompatible ?
Les pilotes ont toujours été rétrocompatibles avec CUDA. Cela signifie qu'une application CUDA 11.0 sera compatible avec R450 (11.0), R455 (11.1) et au-delà. … En d'autres termes, étant donné que CUDA est rétrocompatible, les applications CUDA existantes peuvent continuer à être utilisées avec les nouvelles versions de CUDA.
Est-ce que CUDA est rétrocompatible avec TensorFlow ?
Dans cet article, je vais vous montrer comment vous pouvez installer Tensorflow 2.5, CUDA 11.2. 1 et CuDNN 8.1, pour Windows 10, avec prise en charge complète d'une carte Nvidia GPU RTX série 30. Étant donné que CUDA est rétrocompatible, il devrait également fonctionner pour les cartes de la série RTX 20 ou plus anciennes.
Quel TensorFlow fonctionne avec Cuda 11 ?
Le projet TensorFlow a annoncé la sortie de la version 2.4. 0 du cadre d'apprentissage en profondeur, avecprise en charge de CUDA 11 et de l'architecture GPU Ampere de NVIDIA, ainsi que de nouvelles stratégies et outils de profilage pour la formation distribuée.
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