TF &Torch version for GPU CUDA

• 互換性 (22.10)

  • MLやRL 開発の　Frameworkとして、Tensorflow 2.X, Torchをよく使用するが、GPU版を実装するときにはversion 互換性を注意すべきである。うまく動作しない場合も存在する

• PyTorch

  • https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
  • 一覧表

version	cuda	remarks
1.13	11.7, 11.6
1.12	11.6, 11.3, 10.2
1.11	11.3, 10.2

• Tensorflow 2.X
  • システム要件(https://www.tensorflow.org/install/pip?hl=ja)
    • Python 3.6～3.9
    • Python 3.9 サポートには、TensorFlow 2.5 以降が必要(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r2.5/tensorflow/tools/pip_package/setup.py\)
    • Python 3.8 サポートには、TensorFlow 2.2 以降が必要
    • pip 19.0 以降
  • ソフトウェア要件(https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=ja)
    • NVIDIA® GPU ドライバ: CUDA® 11.2 には 450.80.02 以降が必要
    • CUDA® ツールキット:TensorFlow は CUDA® 11.2 に対応
      （TensorFlow は 2.5.0 以降）
    • cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN バージョン
    • （省略可）TensorRT 6.0 は一部のモデル上での推論のレイテンシとスループットを改善

version	numpy	remarks
2.8 ~	>= 1.20
2.7	>= 1.14.5	keras 2.6 needs 1.19.2, h5py needs 1.14.5 for py37
2.4,2.5,2.6	~=1.19.2
2.2, 2.3	>= 1.16.0, < 1.19.0

最新版TF2.11: tf2.10, cuda 11.8 cudnn 8.6(22.10) numpy >= 1.20
TensorFlow 2.5 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 8.2
TensorFlow 2.4 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 8.0.5
TensorFlow 2.3, 2.2, 2.1 の GPU 版での，cuDNN のバージョンは 7.6
そして，TensorFlow 1.13 以上 TensorFlow 2.0 までの GPU 版での，cuDNN のバージョンは7.4 が良い

※about detail: http://tecsingularity.com/cuda/version-2/