TensorFlow版本间具体对应关系解析

在用TensorFlow时了解不同版本间的具体对应关系至关关键。这不仅关系到代码的兼容性，还关系到模型训练的效率和效果。接下来我们将详细探讨TensorFlow版本之间的对应关系。

一、TensorFlow版本号解析

TensorFlow的版本号通常由三个有些组成：x.y.z。其中，x代表主版本号，y代表次版本号，z代表修订版本号。主版本号的升级意味着不向后兼容， 即API兴许发生变来变去；次版本号的升级则表示向后兼容，即许多些新鲜特性；修订版本号升级通常只修优良漏洞。

二、 TensorFlow版本与CUDA/cuDNN的对应关系

TensorFlow的运行依赖于CUDA和cuDNN库，所以呢它们之间的对应关系也至关关键。

TensorFlow版本        | 对应CUDA版本 |   对应cuDNN版本
TensorFlow 1.15.0     | CUDA 10.0     | cuDNN 7.6.3
TensorFlow 2.1.0     | CUDA 10.1     | cuDNN 7.6.5
TensorFlow 2.2.0     | CUDA 10.1     | cuDNN 7.6.5
TensorFlow 2.3.0     | CUDA 10.1     | cuDNN 7.6.5
TensorFlow 2.4.0     | CUDA 10.2     | cuDNN 8.0.1
TensorFlow 2.5.0     | CUDA 11.0     | cuDNN 8.0.1

请注意，上述对应关系兴许会因为TensorFlow的更新鲜而发生变来变去。

三、TensorFlow版本与Python版本的对应关系

TensorFlow的版本通常与Python版本有一定的对应关系。

TensorFlow版本        | Python版本
TensorFlow 1.15.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7
TensorFlow 2.1.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
TensorFlow 2.2.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
TensorFlow 2.3.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8
TensorFlow 2.4.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9
TensorFlow 2.5.0     | Python 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9

在选择TensorFlow版本时请确保Python版本与TensorFlow版本兼容。

四、 TensorFlow版本更新鲜说明文档

TensorFlow官方网站给了个个版本的更新鲜说明文档，其中详细介绍了新鲜版本的变来变去和新鲜增特性。用户能通过查看这些个文档来了解版本的变更，并根据需要升级自己的TensorFlow版本。

五、 TensorFlow版本升级示例

# 升级TensorFlow版本到最新鲜版本
!pip install --upgrade tensorflow

在升级TensorFlow版本之前，请确保检查TensorFlow代码中用的API是不是在新鲜版本中被弃用或更改了用法。如果需要，请对代码进行相应的修改。

六、 结论

本文从TensorFlow版本号的含义、常用版本对应关系、TensorFlow老版本的升级、TensorFlow版本与Python版本对应关系、TensorFlow版本更新鲜说明文档以及示例代码等优良几个方面对TensorFlow版本对应关系进行了详细阐述。希望能够帮广巨大TensorFlow用户更优良地搞懂版本对应关系。

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