tensorflow1.0和2.0转换

### 回答1：
TensorFlow 1.0和2.0是不兼容的版本。如果您有使用TensorFlow 1.0编写的代码，并且想要将其转换为TensorFlow 2.0，您需要进行一些更改。

TensorFlow 2.0具有更加简化的API，并且将eager execution作为默认执行模式。这意味着您无需再显式地构建计算图，而可以直接在代码中使用类似Python的语法。

对于TensorFlow 1.0代码的转换，可以使用tf_upgrade_v2脚本来帮助自动转换代码。该脚本将会自动更改您的TensorFlow 1.0代码，并将其转换为TensorFlow 2.0代码。但是，这并不是一个完美的转换过程，因此您仍然需要检查代码是否按照预期工作，并进行必要的手动更改。

另外，TensorFlow 2.0的API和架构与TensorFlow 1.0有很大的不同。因此，如果您想开始使用TensorFlow 2.0，最好的方法是从头开始学习并编写新的代码，而不是直接将TensorFlow 1.0代码转换为TensorFlow 2.0代码。

### 回答2：
TensorFlow 2.0是与先前版本不同的重大更新。虽然TensorFlow 1.x系列被广泛应用于许多领域，但在使用和维护方面仍然存在一些困难。 TensorFlow 2.0旨在使TensorFlow更加易于使用，并降低应用机器学习的门槛。

TensorFlow 2.0具有以下特点：

1. 张量作为默认运算对象，与NumPy兼容性更高。

2. 动态计算图，避免了烦人的图构建过程。

3. 引入Keras作为主要API，使得模型开发和训练更加简单。

4. 使得模型定义、训练和评估的流程更加连贯。

TensorFlow 2.0 API的主要变化是：

1. 弃用了tf.Session()，代之以使用即时执行的Eager Execution。

2. 引入了tf.function()，允许开发者将Python函数转化为TensorFlow图。

3. 融合了Keras API，并提供了更多的高层API组件。

对于TensorFlow 1.x代码，将其转换为TensorFlow 2.0代码并不困难。下面列出了一些方法：

1. 尝试使用tf.compat.v1模块，它提供了许多与TensorFlow 1.x兼容的函数。

2. 使用tf_upgrade_v2工具将代码自动转换为TensorFlow 2.0格式。但是，需要手动解决代码中的任何错误和警告。

3. 逐渐采用TensorFlow 2.0的新API，通过重写旧代码来实现。可以先从一些简单的代码开始，逐渐提高难度。

在TensorFlow 2.0中使用新的API将带来几个优点。首先，新API是更高级的，更易于使用和维护。其次，API本身集成更紧密，使得深度学习任务的定义、训练和调试更加顺畅。最后，TensorFlow 2.0的动态图机制将使得代码编写更加自然和直观。

### 回答3：
TensorFlow 1.0和2.0是两个版本的TensorFlow，其中TensorFlow 2.0是TensorFlow的最新版本。虽然它们有很多共同之处，但也有一些不同之处。下面将介绍如何将TensorFlow 1.0代码转换为TensorFlow 2.0代码。

首先，TensorFlow 2.0中将eager execution作为默认设置。因此，在TensorFlow 1.0中，需要在代码中添加一些操作才能启用eager execution。在TensorFlow 2.0中，无需启用eager execution，可以直接使用。如果要支持TensorFlow 1.0和2.0，可以使用`tf.enable_eager_execution()`或`tf.compat.v1.enable_eager_execution()`。

其次，TensorFlow 2.0中对于一些API进行了更改或删除。例如，用于创建变量的`tf.Variable()`在TensorFlow 2.0中被替换为`tf.compat.v1.Variable()`。还有一些其他的API已经被删除，需要将它们替换为相应的新API。

同时，TensorFlow 2.0中还引入了一些新的API和功能，例如Keras API、tf.function、tf.data等。Keras API是一个高级API，可以更方便地构建神经网络模型。tf.function是一个装饰器，可以将Python函数转换为TensorFlow图中的一个可计算的节点，提高图的性能和可移植性。tf.data是一个用于构建输入管道的API，可以更高效地读取和处理数据。

最后，TensorFlow 2.0中默认使用了更现代化的特性，例如tf.keras、eager execution、TensorFlow Lite、TensorFlow.js等。

总之，将TensorFlow 1.0转换为TensorFlow 2.0需要注意一些API的更改和新功能的引入。并且建议使用更现代化的特性和API，以获得更好的体验和性能。