متطلبات البرمجيات. يجب تثبيت برنامج NVIDIA® التالي على نظامك: تتطلب برامج تشغيل NVIDIA® GPU -CUDA® 11.2 450.80.02 أو أعلى. CUDA® Toolkit -TensorFlow يدعم CUDA® 11.2(TensorFlow >=2.5.0)
هل أحتاج إلى CUDA لـ TensorFlow؟
ستحتاج إلى بطاقة رسوماتNVIDIA تدعم CUDA، حيث لا يزال TensorFlow يدعم CUDA رسميًا فقط (انظر هنا: https://www.tensorflow.org/install/gpu). إذا كنت تستخدم نظام Linux أو macOS ، فيمكنك على الأرجح تثبيت صورة Docker مسبقة الصنع باستخدام TensorFlow المدعوم من وحدة معالجة الرسومات. هذا يجعل الحياة أسهل بكثير
هل CUDA 11 متوافق مع الإصدارات السابقة؟
كانت برامج التشغيل دائمًا متوافقة مع الإصدارات السابقة مع CUDA. هذا يعني أن تطبيق CUDA 11.0 سيكون متوافقًا مع R450 (11.0) و R455 (11.1) وما بعده. … بعبارة أخرى ، نظرًا لأن CUDA متوافق مع الإصدارات السابقة ، يمكن الاستمرار في استخدام تطبيقات CUDA الحالية مع إصدارات CUDA الأحدث.
هل CUDA متوافق مع TensorFlow؟
في هذه المقالة ، سأوضح لك كيف يمكنك تثبيت Tensorflow 2.5 ، CUDA 11.2. 1 ، و CuDNN 8.1 ، لنظام التشغيل Windows 10 ، مع دعم كامل لبطاقة سلسلة Nvidia GPU RTX 30. نظرًا لأنCUDA متوافق مع الإصدارات السابقة ، فيجب أن يعمل أيضًا مع بطاقات سلسلة RTX 20 أو أقدم.
أي TensorFlow يعمل مع Cuda 11؟
أعلن مشروع TensorFlow عن إصدارالإصدار 2.4. 0من إطار التعلم العميق ، يتميزدعم CUDA 11 وبنية NVIDIA's Ampere GPU ، بالإضافة إلى الاستراتيجيات الجديدة وأدوات التوصيف للتدريب الموزع.
