翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
CUDA のインストール環境およびフレームワークのバインド
深層学習は、非常に最先端のものですが、各フレームワークは、"安定した" バージョンを提供しています。これらの安定したバージョンは、CUDA または cuDNN の最新の実装および機能とともに動作しない場合があります。ユースケースと必要な機能に基づいて、フレームワークを選択できます。よくわからない場合は、最新の Deep Learning AMI with Conda を使用してください。これには、CUDA を利用したすべてのフレームワークの公式 pip バイナリが含まれており、各フレームワークでサポートされる最新バージョンが使用されます。最新のバージョンが必要な場合で、深層学習環境をカスタマイズするには、Deep Learning Base AMI を使用してください。
「安定性とリリース候補」で当社のガイドを参照してください。
DLAMI with CUDA の選択
Deep Learning Base AMI には、使用可能なすべての CUDA バージョンシリーズがあります
Deep Learning AMI with Conda には、使用可能なすべての CUDA バージョンシリーズがあります
注記
MXNet、CNTK、Caffe、Caffe2、Theano、Chainer、Keras Conda 環境は AWS Deep Learning AMIsに含まれなくなりました。
特定のフレームワークのバージョン番号については、DLAMI のリリースノートを参照してください。
この DLAMI タイプを選択するか、次回の予定オプションを使ってさまざまな DLAMI の詳しい情報を確認してください。
いずれかのバージョンの CUDA を選択してから、そのバージョンを含む DLAMI の詳細なリストを付録で確認するか、次回の予定オプションで別の DLAMI の詳細を確認してください。
次回の予定
関連トピック
-
CUDA のバージョンを切り替える方法については、「Deep Learning Base AMI の使用」チュートリアルを参照してください。
