深度学习 AMI
开发人员指南
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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,则使用最新的 采用 Conda 的 Deep Learning AMI.它具有所有框架的官方 PIP 二进制文件 ( 包含 CUDA 8、CUDA 9 和 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 Deep Learning 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。

选择具有 CUDA 的 DLAMI

Deep Learning Base AMI 具有 CUDA 8、9 和 10。

采用 Conda 的 Deep Learning AMI 具有 CUDA 8、9 和 10。

  • 使用 cuDNN 7 的 CUDA 10:PyTorch

  • 使用 cuDNN 7 的 CUDA 9:Apache MXNet、Caffe2、Chainer、CNTK、Keras、TensorFlow、Theano

  • 使用 cuDNN 6 的 CUDA 8:Caffe

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 DLAMI: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”选项了解有关其他 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”选项了解不同 DLAMI 的更多信息。

后续步骤

DLAMI 操作系统选项

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