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

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