关于tensorflow:在python-38-CUDA-11环境下安装tensorflow-115

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tensorflow 的以及全面更新到 tf2，其官网显示老版本的 tensorflow 1.15 只反对 python3.7 以及 cuda10，并且新版本的 ubuntu 的官网 apt 源基本没有 python3.7。

较新版本的 python3.8/cuda 11 如果想要应用 tf1.15，一种办法是从新编译，或者去下载其他人编译好的二进制 whl。然而从新编译和找 whl 都比拟麻烦，老黄为了让新显卡用户用上 tf1.15，和谷歌单干保护了一个 tf1.15 的库。另一种办法是应用 docker，然而 docker 用起来稍麻烦。

库的地址为：https://github.com/NVIDIA/ten…

应用办法：

# 举荐在虚拟环境下操作 (非必要)
# python3 -m virtualenv venv
# source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorflow[horovod]
pip install nvidia-tensorboard==1.15

测试：

import tensorflow as tf
import tensorboard

tf.enable_eager_execution()
a = tf.random.uniform([1000, 1000])
b = tf.random.uniform([1000, 1000])
tf.matmul(a, b)

查看输入失常即可

正文完