是的，AMD Ryzen Threadripper与Tensorflow GPU是兼容的。下面是一个使用AMD Ryzen Threadripper和Tensorflow GPU的示例代码：

import tensorflow as tf

# 检查是否有可用的GPU设备
if tf.test.is_gpu_available():
    print('GPU is available')
else:
    print('GPU is not available')

# 创建一个简单的神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 创建一些示例数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 10))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 将数据加载到GPU中
data = tf.convert_to_tensor(data)
labels = tf.convert_to_tensor(labels)

# 在GPU上训练模型
with tf.device('/GPU:0'):
    model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 在GPU上进行预测
with tf.device('/GPU:0'):
    predictions = model.predict(data)

通过将数据和模型加载到GPU上，可以充分利用AMD Ryzen Threadripper的GPU性能来加速训练和推理过程。