Usando cuda11 e cudnn8 com NVIDIA tensorflow

O tensorflow1.1x oficial suporta apenas cuda10.0 e cudnn7, como usar tensorflow1.1x em versões superiores de cuda e cudnn8? A maneira mais fácil é modificar a imagem tensorflow NGC mantida pela nvidia:
GitHub - NVIDIA/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

Guia do usuário do TensorFlow :: Documentação do NVIDIA Deep Learning Frameworks

RTX3080+Ubuntu18.04+cuda11.1+cudnn8.0.4+TensorFlow1.15.4+PyTorch1.7.0 configuração do ambiente_wu496963386's blog-CSDN blog

relação de versão

Notas de versão do TensorFlow :: Documentação do NVIDIA Deep Learning Frameworks

Use o espelho diretamente

docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.06-tf1-py3 # exemplo de uso 21.06-tf1-py3

reconstruir tensorflow

Guia do usuário do TensorFlow :: Documentação do NVIDIA Deep Learning Frameworks

FROM nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.08

# Bring in changes from outside container to /tmp
# (assumes my-tensorflow-modifications.patch is in same directory as Dockerfile)
COPY my-tensorflow-modifications.patch /tmp

# Change working directory to TensorFlow source path
WORKDIR /opt/tensorflow

# Apply modifications
RUN cd tensorflow-source \
  && patch -p1 < /tmp/my-tensorflow-modifications.patch

# Rebuild TensorFlow
RUN ./nvbuild.sh

# Reset working directory
WORKDIR /workspace

Ou seja, a imagem contém o código e o processo de recompilação do tf.