tensorflow 1.14.0和1.15.0有什么不一样

TensorFlow 1.15.0相对于1.14.0来说，主要有以下几方面的更新和改进：

1. 增加了对Python 3.7的支持；
2. 修改了一些API，使得TensorFlow的使用更加方便。例如，新的tf.data.experimental.CsvDataset API提供了更好的CSV文件读取支持；
3. 新增了一些新的特性和功能，例如：TensorFlow的分布式训练现在可以与Keras高级API一起使用，支持更多的硬件加速器（如TPU v3）；
4. 在TensorFlow 1.15.0中，Google开发的Bazel编译工具现在成为了默认的构建系统；
5. 提高了性能和稳定性，修复了许多Bug。

总的来说，TensorFlow 1.15.0相对于1.14.0来说，主要是增加了一些新的特性和功能，并且提高了性能和稳定性，使得TensorFlow更加易于使用和更加强大。

相关问题

tensorflow1.14.0安装

TensorFlow 1.14.0 的安装步骤如下：

1. 确保你的电脑上已经安装了 Python。

2. 使用 pip 命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow==1.14.0

3. 或者, 使用 virtualenv

virtualenv --system-site-packages -p python3 env
source env/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==1.14.0

注意: Tensorflow 1.14.0 版本 已经过时了，建议更新到更新版本，以获得更好的性能和更好的支持。

tensorflow1.14.0安装不了

安装TensorFlow 1.14.0可能会遇到一些问题，因为这是一个较旧的版本，而TensorFlow已经发布了更新版本并且不再提供长期支持。以下是可能导致安装失败的一些原因和解决方法：

1. **依赖缺失**：确保Python及其相关库（如NumPy、pip等）已正确安装，并更新到最新版。

pip install --upgrade pip numpy

2. **兼容性问题**：由于TensorFlow 1.x与新的操作系统或Python版本可能存在兼容性问题，尝试在一个相对稳定且支持该版本的操作系统上安装。

3. **版本冲突**：如果有其他版本的TensorFlow或其他库存在冲突，可以先卸载它们再进行安装。

pip uninstall tensorflow (如果已安装)

4. **使用Conda环境**：创建一个新的conda环境并仅在这个环境中安装TensorFlow 1.14.0可以避免与其他包的潜在冲突。

conda create -n tf1_14 python=3.X
conda activate tf1_14
pip install tensorflow==1.14.0

5. **官方文档**：查阅TensorFlow 1.14.0的官方文档，确认是否有特定的安装指南针对你的平台。

如果以上步骤都无法解决问题，你可能需要考虑升级到TensorFlow的新版本（2.x或更高），因为社区对新版本的支持更全面，而且通常更容易获取帮助。