Google深度学习平台无法使用tensorflow 2.3

是因为Google深度学习平台目前仅支持TensorFlow 1.x版本。Google深度学习平台是Google Cloud提供的一种云端深度学习解决方案，旨在帮助开发者更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的机器学习模型。TensorFlow 2.3是TensorFlow的最新版本，具有许多新功能和改进。

然而，目前Google深度学习平台仅支持TensorFlow 1.x版本，这意味着在该平台上无法直接使用TensorFlow 2.3。如果您想在Google深度学习平台上使用TensorFlow，您需要使用TensorFlow 1.x版本的代码和模型。

虽然无法使用TensorFlow 2.3，但Google深度学习平台仍然是一个强大的工具，可以用于训练和部署TensorFlow 1.x版本的模型。它提供了高性能的计算资源、分布式训练、模型调优和部署等功能，可以帮助开发者更好地利用深度学习技术。

如果您想在Google深度学习平台上使用TensorFlow，您可以参考以下步骤：

1. 安装TensorFlow 1.x版本：在您的开发环境中安装TensorFlow 1.x版本，并确保您的代码和模型与该版本兼容。
2. 创建Google Cloud账号：访问Google Cloud官方网站，创建一个账号并登录。
3. 创建深度学习平台实例：在Google Cloud控制台中，创建一个深度学习平台实例。您可以选择适合您需求的实例类型和配置。
4. 上传代码和数据：将您的TensorFlow 1.x代码和数据上传到深度学习平台实例中。
5. 配置训练环境：根据您的需求，配置深度学习平台实例的训练环境，包括选择适当的机器类型、设置训练参数等。
6. 启动训练任务：在深度学习平台实例中启动训练任务，等待训练完成。
7. 部署模型：训练完成后，您可以将模型部署到Google Cloud的其他服务中，如Google Cloud ML Engine或Google Cloud Functions，以便进行推理和应用部署。

需要注意的是，Google深度学习平台还提供了其他功能和服务，如数据预处理、模型评估、超参数调优等。您可以根据自己的需求选择适合的功能和服务。

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