python3.7适合的tensorflow版本

Python 3.7目前支持的TensorFlow版本包括1.13.1、1.14.0、1.15.0、2.0.0、2.1.0以及2.2.0。而对于不同的TensorFlow版本，有不同的特点和用途。在选择适合自己的TensorFlow版本时，应该根据自己的需求和实际情况进行判断。

对于1.x版本的TensorFlow，由于其运算速度较快，因此在大规模的深度学习模型训练时非常有优势，适用于需要用到大规模数据集和复杂模型的场景。同时，1.x版本也拥有完整的TensorBoard和TF-Slim等特性。

而针对2.0版本的TensorFlow，其最大的变化是引入了Eager Execution，使得TensorFlow的使用更加直观、易于调试和快速迭代。同时，2.0版本还引入了Keras API作为默认的高层API，方便用户构建各种深度学习算法，推出了TensorFlow Datasets、TensorFlow Federated等新特性。

总的来说，Python 3.7用户可以根据自己的需求和使用场景，选择适合自己的TensorFlow版本。对于需要使用较新特性的用户，建议选择更新版本的TensorFlow。而对于需要更多稳定性和使用经验的用户，选择成熟版本的TensorFlow是更好的选择。

相关问题

python3.7安装tensorflow

安装TensorFlow前，首先需要确保您的计算机已经安装了Python 3.7版本。如果您的计算机没有安装Python 3.7，请先下载并安装它。

接下来，您可以使用pip包管理器来安装TensorFlow。在命令行中输入以下命令：

pip install tensorflow==2.0.0

这会自动安装适用于Python 3.7版本的TensorFlow 2.0.0版本。您还可以安装其他版本的TensorFlow，只需将命令中的版本号更改为所需的版本即可。

安装完成后，您可以在Python脚本或交互式环境中导入TensorFlow并开始使用它。

python3.7 下载TensorFlow 1.15

### 回答1：
你可以按照以下步骤在 Python 3.7 中安装 TensorFlow 1.15：

1. 打开终端或命令提示符窗口（Windows）。
2. 使用以下命令创建一个虚拟环境（可选）：

   python3 -m venv myenv

其中 `myenv` 是虚拟环境的名称，可以自定义。
3. 激活虚拟环境：

   source myenv/bin/activate  # Linux、macOS
   myenv\Scripts\activate  # Windows

4. 使用以下命令安装 TensorFlow 1.15：

   pip install tensorflow==1.15

5. 等待安装完成后，即可开始使用 TensorFlow 1.15。

注意：TensorFlow 1.15 不支持 Python 3.8 及以上版本。

### 回答2：
在Python3.7中下载并安装TensorFlow 1.15可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了Python3.7或更新版本的Python解释器。

2. 打开终端或命令提示符窗口，并确保可以使用pip工具。如果没有安装pip，可以在https://pip.pypa.io/en/stable/installing/网站上找到安装指南。

3. 在终端或命令提示符窗口中输入以下命令来安装TensorFlow 1.15：

   pip install tensorflow==1.15

这将下载并安装TensorFlow 1.15及其相关依赖项。等待安装完成。

4. 安装完成后，您可以在Python脚本中使用import语句导入TensorFlow模块，以开始使用TensorFlow 1.15的功能。

请注意，TensorFlow 1.15不支持Python3.8以上的版本，因此如果您的Python版本高于3.7，则无法安装TensorFlow 1.15。此外，建议您使用虚拟环境来安装和管理TensorFlow，以避免与其他Python项目的冲突。

### 回答3：
要在Python 3.7中下载TensorFlow 1.15，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了Python 3.7版本。可以从Python官方网站下载并安装适用于您操作系统的Python 3.7版本。

2. 打开命令行终端或Anaconda Prompt（如果已经安装了Anaconda）。

3. 在命令行中输入以下命令来安装TensorFlow 1.15：

   pip install tensorflow==1.15

这将使用pip（Python包管理器）下载和安装TensorFlow 1.15版本。

4. 等待安装完成。命令行会显示正在下载和安装所需的TensorFlow组件和依赖项。

5. 安装完成后，可以在Python脚本或交互式环境中导入TensorFlow来验证是否成功安装：

   import tensorflow as tf
   print(tf.__version__)

如果成功安装，将显示TensorFlow的版本号1.15。

请注意，TensorFlow 1.15在支持Python 3.7的版本中是兼容的，但建议升级到TensorFlow 2.x版本，因为它提供了许多新功能和改进。