linux系统 在python3.6/CUDA 11环境下安装tensorflow 1.15

今天在实验室服务器（3090）上跑别人用tensorflow写的代码，CPU使用率飙高，吓得我赶紧停了QAQ。
后来发现是因为GPU无法使用，其原因是官网中cuda11.X，仅支持tf2.X，不支持tf1.X。
通过查阅资料，参考大佬的方法，最终成功在cuda11、python3.6环境下使用tf-gpu 1.15版本：）

参考网址：https://www.it610.com/article/1419985725641838592.htm

具体方法如下：

# 推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

查看tensorflow-gpu是否可用：

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())	# 为True则成功

测试方法：

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)		# 检查输出即可