极客笔记Python3.7对应的TensorFlow版本介绍
导言
TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它可以用于构建和训练各种机器学习模型。Python是TensorFlow的主要编程语言之一，而Python 3.7是Python的一个主要版本。在本文中，我们将介绍Python 3.7对应的TensorFlow版本，并讨论一些与这些版本相关的重要问题。
TensorFlow 2.0
TensorFlow 2.0是TensorFlow目前最新和最重要的版本之一。它在2019年发布，并带来了许多重大改进和新功能。TensorFlow 2.0的一个主要目标是简化模型开发过程，使其更易使用、更易调试。
TensorFlow 2.0中的一个重要变化是引入了Keras作为其首选的高级API。Keras是一个流行的深度学习框架，它提供了一个简单而直观的接口，用于构建、训练和评估深度学习模型。通过整合Keras，TensorFlow 2.0使得构建和训练模型变得更加简单和灵活。
此外，TensorFlow 2.0还引入了eager execution（即即时执行）模式。在TensorFlow 1.x中，用户需要构建计算图并运行整个计算图。而在TensorFlow 2.0中，用户可以像使用NumPy一样即时执行TensorFlow操作，这极大地简化了代码的编写和调试过程。
TensorFlow 2.0还针对GPU和TPU进行了优化，以提高计算性能。它还引入了一种新的保存和加载模型的方式，使得模型的部署变得更加简单和可靠。
TensorFlow 1.15
在TensorFlow 2.0发布之前，TensorFlow 1.15是TensorFlow的一个重要版本。它是TensorFlow 1.x系列的最后一个版本，并提供了一些重要的改进和修复。
TensorFlow 1.15在性能和稳定性方面进行了一些改进，同时保持了向后兼容性。它修复了一些1.x版本中的bug，并为旧版模型提供了维护支持。此外，TensorFlow 1.15还集成了一些新的功能，如TensorBoard的更新和增强。
尽管TensorFlow 2.0在很多方面都有所改进，但对于那些仍然依赖于旧版代码的用户来说，TensorFlow 1.15仍然是一个可选的选择。
其他版本
除了TensorFlow 2.0和1.15之外，还有一些其他版本的TensorFlow，它们提供了对不同用户需求的支持。
例如，TensorFlow 1.14是一个较新的1.x版本，它在性能和功能方面都有所提升。TensorFlow 1.14还引入了一些新的API和工具，如tf.data和tf.distribute。
另外，TensorFlow 2.1是TensorFlow 2.x系列的一个更新版本。它在TensorFlow 2.0的基础上进行了一些改进和修复，并集成了一些新的功能和工具。
对于那些希望保持向后兼容性的用户，TensorFlow还提供了一些Long Term Support（LTS）版本，如TensorFlow 1.15.3。这些版本将得到一段时间的支持和维护，以确保其性能和稳定性。
如何选择版本
在选择使用哪个版本的TensorFlow时，有几个因素需要考虑。
首先，你需要确定TensorFlow的最低要求。例如，如果你的项目依赖于某个特定的函数或模块，你需要查看该函数或模块在哪个版本中首次引入，并选择至少该版本。
其次，你需要考虑对新功能的需求。如果你需要使用最新的功能或工具，那么选择TensorFlow 2.0或更新版本可能是一个不错的选择。然而，如果你的项目已经在旧版上运行，并且没有时间或资源来进行迁移，那么选择一个向后兼容的版本可能更合适。
最后，你需要考虑性能和稳定性。通常情况下，较新的版本会提供更好的性能和更多的功能，但也可能存在一些bug或不稳定性。如果你对性能要求较高，那么选择较新的版本可能更合适。如果你希望保持较高的稳定性和兼容性，那么选择一个经过长期支持并已被广泛测试的版本可能更好。
结论
Python 3.7对应的TensorFlow版本有很多选择，其中最重要的版本是TensorFlow 2.0和TensorFlow 1.15。TensorFlow 2.0引入了许多重大改进和新功能，使得构建和训练模型更加简单和灵活。TensorFlow 1.15则提供了一些性能和稳定性方面的改进，并保持了与旧版代码的向后兼容性。
除了这些版本，TensorFlow还提供了其他一些版本，以满足不同用户的需求。在选择版本时，你需要考虑TensorFlow的最低要求、新功能需求以及性能和稳定性等因素。
无论你选择哪个版本的TensorFlow，都需要根据自己的具体需求来评估和选择。合理选择版本将有助于你更好地使用TensorFlow构建和训练机器学习模型。