CUDA 安装和框架绑定 - 深度学习 AMI
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

CUDA 安装和框架绑定

深度学习都非常一流,但每个框架都提供“稳定”版本。这些稳定版本可能不适用于最新的 CUDA 或 cuDNN 实施和功能。您决定怎么做? 这最终取决于您的使用案例和您需要的功能。如果您不确定,则使用 Conda 最新的深度学习 AMI。它具有所有框架的官方 PIP 二进制文件(包含 CUDA 10),使用每个框架都支持的任何最新版本。如果您需要最新版本,并要自定义深度学习环境,请使用深度学习 Base AMI。

如需进一步指导,请在 稳定版本与候选版本 上查看我们的指南。

选择使用 CUDA 的 DLAMI

这些区域有:深度学习 Base AMI AMI具有 CUDA 10、10.1 和 10.2。

这些区域有:使用 Conda 的深度学习 AMI AMI AM具有 CUDA 10、10.1 和 10.2。

  • 使用 cuDNN 7 的 CUDA 10.1:阿帕奇 MxNet(孵化)、火炬和张量流 2

  • 使用 cuDNN 7 的 CUDA 10:TensorFlow 和 Chainer

注意

从 v28 版本开始,我们不再在 AWS 深度学习 AMI 中包含 CNTK、Caffe、Caffe2 和 Theano Conda 环境。包含这些环境的早期 AWS 深度学习 AMI 版本的继续可用。但是,只有在开源社区针对这些框架发布安全修补程序时,我们才会为这些环境提供更新。

有关 DLAMI 类型和操作系统的安装选项,请参阅每个 CUDA 版本和选项页面:

可以在 的发行说明中找到特定的框架版本号

选择这个 DLAMI 类型,或通过 “后续步骤” 选项了解有关不同 DLAMI 的更多信息。

选择一个 CUDA 版本并在附录中查看具有该版本的完整 DLAMI 列表,或者使用 “后续步骤” 选项了解有关不同 DLAMI 的更多信息。

后续步骤

DLAMI 操作系统选项

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