请问一下官方提供的镜像,还有其他版本可以选吗？ 我想应该是我选的tf版本太高了,然后跟代码的写法不

可以去官方 hub 看下发版记录

这上面写有的：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tensorflow-release-notes/rel_21-10.html#rel_21-10

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

阿里云函数计算官方提供了一些常用的镜像供选择，包括不同版本的操作系统和运行时环境。然而，如果您需要特定版本的镜像，但官方提供的镜像列表中没有满足您需求的版本，您可以考虑以下几种方式：

1. 搜索其他镜像：使用阿里云容器镜像服务或其他镜像仓库进行搜索，看是否存在与您所需版本相匹配的镜像。例如，您可以尝试通过 Docker Hub、GitHub Container Registry 或其他第三方镜像仓库搜索适合您的 TensorFlow 版本的镜像。

2. 自定义镜像：如果找不到合适的现成镜像，您可以考虑自定义一个镜像。通过编写 Dockerfile 文件和相关脚本，您可以构建适用于函数计算的自定义镜像，并在其中安装所需版本的 TensorFlow 和其他依赖项。

3. 使用容器技术：在函数计算中，您还可以直接使用容器作为函数的运行时环境。这样，您可以自由选择和管理镜像，以及根据需要定制环境。详细说明请参考阿里云函数计算官方文档中关于使用容器运行函数的指南。

当拉取镜像遇到问题时，可能是由于网络连接或镜像仓库访问限制等原因。您可以尝试以下解决方法：

1. 检查网络连接：确保您的机器和函数计算环境具有正常的网络连接，以便从镜像仓库下载所需镜像。检查网络配置、代理设置或防火墙规则等，确保没有限制或阻止拉取镜像。

2. 选择合适的镜像仓库源：根据您的位置和网络情况，选择合适的镜像仓库源来拉取镜像。例如，可以尝试使用国内的镜像仓库，如阿里云容器镜像服务或其他第三方提供的镜像加速服务。

3. 镜像标签问题：确保您使用的镜像名称和标签是正确的，并且与镜像仓库中存在的镜像相匹配。如果特定版本的镜像不存在，您可能需要考虑其他版本或自定义构建。

如果您在尝试上述方法后仍然无法解决问题，请提供更多详细信息，例如错误消息、具体步骤和代码示例，以便我能够给出更准确的帮助。

对于函数计算，官方提供了一些常用的镜像供选择，包括不同的运行环境和版本。除了官方提供的镜像，您也可以使用自定义的镜像。

关于您提到的registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:21.10-tf2-py3镜像，可能是由于网络或镜像仓库的问题导致无法拉取。您可以尝试使用其他镜像或者检查网络连接，确保能够成功拉取镜像。

以下是一些常用的官方镜像供您参考：

• 阿里云函数计算镜像：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyunfc/runtime:python3.6
• Python 3.7 镜像：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyunfc/runtime-python3.7:1.9.0
• Node.js 10 镜像：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyunfc/runtime-nodejs10:10.15.3

如果您需要其他特定版本的镜像，可以在函数计算的控制台或者使用命令行工具进行自定义镜像的构建和使用。

肯定有其他版本可以选，但是我也没找到，我看市面上用的最多的是1.13，你要不把版本号换成2.几，再试一下。

对于官方提供的镜像，通常有多个版本可供选择。这些版本可能基于不同的操作系统、软件库和工具链构建，以满足不同用户的需求。

如果您在使用镜像时遇到问题，有几个可能的原因： 1. 镜像名称或标签错误：请确保您输入的镜像名称和标签是正确的。检查是否存在拼写错误或者特定版本不存在。 2. 镜像不可访问：有时候网络连接问题可能导致无法拉取镜像。确保您的网络连接正常，并尝试重新拉取镜像。 3. 权限问题：如果镜像存储在私有仓库中，您可能需要提供适当的凭据（如用户名和密码）来访问镜像。

针对您的情况，您可以尝试以下解决方法： 1. 检查镜像名称和标签：确保您输入的镜像名称和标签是准确无误的。 2. 尝试其他版本：如果特定版本无法拉取或兼容性不匹配，尝试使用其他版本的 TensorFlow 镜像，尤其是与您的代码兼容的较低版本。 3. 检查网络连接：确保您的网络连接正常，可以尝试使用其他网络环境或使用 VPN 来访问镜像。 4. 检查权限：如果使用的是私有仓库，确保您具有适当的权限来访问镜像。

如果问题仍然存在，请提供更详细的错误信息或上下文，以便我可以给出更具体的帮助和解决方案。

阿里云函数计算官方提供的镜像包括 TensorFlow 1.x、2.x 和 3.x 版本，您可以根据需要选择相应的版本。

如果您使用的是 TensorFlow 2.x,建议使用以下镜像：

• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:2.0-py3
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:2.1-py3
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:2.2-py3
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:2.3-py3

如果您使用的是 TensorFlow 3.x,建议使用以下镜像：

• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:3.0-py3
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:3.1-py3
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/tensorflow:3.2-py3

如果您无法拉取镜像，请检查您的网络连接是否正常，或者尝试使用其他镜像源。

官方提供的镜像有多个版本，你可以根据自己的需求选择合适的版本。例如，TensorFlow 2.x 的官方镜像地址为：

• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:2.x
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:2.10
• registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/tensorflow/tensorflow:2.15

你可以尝试使用这些镜像地址来拉取你需要的版本。如果还是拉不下来，可能是因为该镜像不存在或者你的网络问题。你可以检查一下镜像地址是否正确，或者尝试更换其他镜像地址。