太长看版本python3.8（必须用ubuntu2004）看之前的文章。python3.6（都是ubuntu2004/1804）下载文件https://tmp.link/room/6113c0214ddfb使用pip安装pipinstall--user./*.whl其他版本的python不支持其他操作系统，也许你可以安装它龚希望知道文件的来源或离线使用它来阅读文本。上一篇文章写到应该安装在python3.8/CUDA11的环境下，虽然很方便，但是这种方法仅限于python3.8，不支持其他任何版本的python。如果强行pipinstallnvidia-tensorflow，会提示找不到库。对于python3.6，笔者找了一些文章，直接使用whl文件安装tensorflow，分享了这些whl文件。仔细查看文件列表，可以发现这些轮子就是pipinstall时下载的文件。这些文件很可能就是早期官方维护但不再发布的whl文件。b站的一篇文章说，这些文件是给A100的。（up主其实是个粉粉玩家。）笔者经过查找，找到了这些文件的官方发布记录，也就是Nvidia发布的tensorflowwheel包。网页记录了各个发行版所依赖的各个库的版本，以及支持的操作系统和python解释器版本。翻看记录，老黄官方维护的版本只支持python解释器3.6/3.8版本，ubuntu2004/1804版本。20.11及之前版本只支持python3.6，ubuntu支持1804/2004两个版本；从20.12版本开始，只支持python3.8和ubuntu2004。但是这个页面并没有给出下载链接，所有的超链接都是老老实实链接版本记录。通过进一步搜索，笔者找到了其中一个whl的下载地址：https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/nvidia-tensorflow/打开链接可以看到完整版的whl，下载你的自己根据releaselog需要的版本就够了。对于列表中列出的其他依赖项，只需将链接中的nvidia-tensorflow替换为相应的名称即可，例如https://developer.download.nvidia.cn/compute/redist/nvidia-cuda-nvcc/但是有一个小列表中的坑。下载nvidia-cublas-cupti时，需要替换的内容是nvidia-cuda-cupti，否则会显示404。由于一个一个替换下载的工作量比较大，请参考前辈下载文件并与大家分享，只需单击此处下载。下载完所有文件后，进入文件夹，使用pip安装。在此过程中，您仍然需要下载一些常用的依赖项。如果网络不好，就需要换源了。#强烈建议在虚拟环境下操作，或者使用--user参数pipinstall./*.whl最后开启python验证导入tensorflowastftf.enable_eager_execution()a=tf.random.uniform([1000,1000])b=tf.random.uniform([1000,1000])tf.matmul(a,b)
