TensorFlow ne prend officiellement en charge que les GPU avec «NVidia Compute Capability» de 3,5 ou plus. En d'autres termes, il ne prend en charge que les GPU de Titan ou supérieurs. Ceci est expliqué dans «Facultatif: Installez CUDA (GPU sous Linux)» à https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup.html#installation-for-linux comme suit.
TensorFlow GPU support requires having a GPU card with NVidia Compute Capability >= 3.5. Supported cards include but are not limited to:
- NVidia Titan
- NVidia Titan X
- NVidia K20
- NVidia K40
Par conséquent, par exemple, si vous installez à l'aide du binaire TensorFlow pour le GPU actuellement distribué (12.7.2015), une erreur se produira si vous utilisez un GPU non pris en charge tel que GTX 960.
Cependant, vous pouvez installer TensorFlow pour les GPU avec «NVidia Compute Capability» de 3.0 en utilisant les «paramètres non officiels» décrits dans «Activation de Cuda 3.0» sur la même page.
Notez qu'il existe de nombreuses bibliothèques incompatibles, dont la plupart ne sont pas prises en charge par les tests, simplement parce qu'elles disent «non officielles». Cela peut être confirmé par les précautions suivantes qui apparaissent lors de l'installation (étape 2 de «Procédure»).
WARNING: You are configuring unofficial settings in TensorFlow. Because some external libraries are not backward compatible, these settings are largely untested and unsupported.
Suivez les étapes ci-dessous pour installer réellement.
Suivez les étapes ci-dessous pour créer à partir des sources selon le site officiel (https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html):
. / Configure selon" Activation de Cuda 3.0 "L'auteur a confirmé l'opération sur Geforce GTX 960 et Ubuntu 15.04 avec ce paramètre. (L'opération a été confirmée en exécutant https://github.com/woodrush/neural-art-tf.)
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