Tensorflow已经完全更新到tf2。其官网显示老版本的tensorflow1.15只支持python3.7和cuda10，而30系显卡只支持CUDA11，而新版本的ubuntu官方apt源根本没有python3.7。python3.8/cuda11较新的版本如果想使用tf1.15，一种方法是重新编译，或者下载别人编译好的二进制whl。但是重新编译和找whl比较麻烦。为了让新的显卡用户使用tf1.15，老黄与谷歌合作维护了一个tf1.15库。另一种方式是使用docker，但是docker使用起来有点麻烦。库的地址是：https://github.com/NVIDIA/ten...使用方法：#推荐在虚拟环境下操作（非必须）#python3-mvirtualenvvenv#sourcevenv/bin/activatepipinstall--upgradepippipinstallnvidia-pyindexpipinstallnvidia-tensorflow[horovod]pipinstallnvidia-tensorboard==1.15测试：将tensorflow导入为tfiimporttensorboardtf.enable_eager_execution()a=tf.random.uniform([1000,1000])b=tf.random.uniform([1000,1000])tf.matmul(a,b)检查输出是否正常
