Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

# Instalaciones de CUDA y enlaces de marco de trabajo
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Mientras que el aprendizaje profundo es algo bastante novedoso, todos los marcos de trabajo ofrecen versiones "estables". Es posible que estas versiones estables no funcionen con las implementaciones y características más recientes de CUDA o cuDNN. Su caso de uso y las características que necesita pueden ayudarle a elegir un marco. Si no está seguro, utilice la última AMI de aprendizaje profundo con Conda. Tiene binarios `pip` oficiales de todos los marcos con CUDA, que utilizan la versión más reciente compatible con cada plataforma. Si desea obtener las versiones más recientes y personalizar su entorno de aprendizaje profundo, utilice la AMI base de aprendizaje profundo.

Eche un vistazo a nuestra guía sobre [Comparación de Stable y Release Candidates](overview-conda.md#overview-conda-stability) para obtener más información.

## Elija una DLAMI con CUDA
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[AMI base de aprendizaje profundo](overview-base.md) tiene todas las series de versiones CUDA disponibles

[AMI de aprendizaje profundo con Conda](overview-conda.md) tiene todas las series de versiones CUDA disponibles

**nota**  
En la AWS Deep Learning AMIs, ya no se incluyen los entornos MXNet, CNTK, Caffe, Caffe2, Theano, Chainer o Keras Conda.

Para obtener números de versión específicos, consulte las [Notas de la AMIs versión de Deep Learning](appendix-ami-release-notes.md).

Elija este tipo de DLAMI u obtenga más información sobre las distintas DLAMI mediante la opción **Tema siguiente**.

Elija una de las versiones de CUDA y consulte en el **Apéndice** la lista completa de las DLAMI que tengan esa versión, u obtenga más información sobre las distintas DLAMI en el tema indicado en la sección **Tema siguiente**.

**Tema siguiente**  
[AMI base de aprendizaje profundo](overview-base.md)

## Temas relacionados
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+ Para obtener instrucciones sobre cómo cambiar de versión de CUDA, consulte el tutorial [Uso de la AMI base de aprendizaje profundo](tutorial-base.md).