TensorFlow版本对应

TensorFlow版本对应的关系可以根据引用\[1\]和引用\[2\]中提供的信息来确定。根据引用\[1\]中的内容，如果要安装1.14.0 GPU版本的TensorFlow，对应的Keras版本是2.2.5。而根据引用\[2\]中提供的信息，TensorFlow与cuda版本以及python版本的对应关系可以在TensorFlow官网上查找最新数据。
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- *1* *2* *3* [【TensorFlow】TensorFlow与cuda版本以及Keras版本以及python版本对应关系（2022年6月 附官网链接，永久...](https://blog.csdn.net/tangjiahao10/article/details/125224570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

tensorflow版本对应

不同版本的TensorFlow对应的Python版本和CUDA版本如下：

| TensorFlow版本 | Python版本 | CUDA版本 |
| --- | --- | --- |
| TensorFlow 2.5 | Python 3.6-3.9 | CUDA 11.2 |
| TensorFlow 2.4 | Python 3.6-3.9 | CUDA 11.0 |
| TensorFlow 2.3 | Python 3.5-3.8 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.2 | Python 3.5-3.8 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.1 | Python 3.5-3.8 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 2.0 | Python 3.5-3.7 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 1.15 | Python 2.7, 3.3-3.7 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 1.14 | Python 2.7, 3.3-3.7 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 1.13 | Python 2.7, 3.3-3.7 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 1.12 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.11 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.10 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.9 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.8 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.7 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.6 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.5 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.4 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.3 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.2 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.1 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.0 | Python 2.7, 3.3-3.6 | CUDA 8.0 |

tensorflow版本对应关系

TensorFlow 版本对应关系主要分为四个部分：类别、分支、版本和状态。

分类：TensorFlow 分为两个主要类别：1.x 版本和 2.x 版本。版本 1.x 旨在使用基于图形的计算模型，而版本 2.x 则使用 Keras API 来简化模型构建过程。

分支：TensorFlow 1.x 和 TensorFlow 2.x 都有多个分支。TensorFlow 1.x 的分支包括 master、r1.2、r1.3、r1.4、r1.5、r1.6、r1.7、r1.8、r1.9、r1.10、r1.11、r1.12、r1.13、r1.14 和 r1.15。TensorFlow 2.x 的分支包括 master、r2.0 和 r2.1。

版本：每个分支都有多个版本，不同版本包含不同的功能和修复了不同的错误。例如，TensorFlow 1.x r1.14 版本和 TensorFlow 1.x r1.15 版本之间的区别是后者改进了在 Android 平台上的 TensorFlow Lite 库。

状态：每个版本的状态分为三个：beta、RC 和 GA。Beta 版本是功能比较稳定的测试版本，RC（Release Candidate） 版本是前往正式版的候选版本，GA（Generally Available） 版本则是正式版本（即常规提供的版本）。

因此，根据这些分类，我们可以知道 TensorFlow 版本对应关系。例如，TensorFlow 1.x 的最后一个 GA 版本是 r1.15，而 TensorFlow 2.x 的最新版本是 r2.1。当然，如果您需要更详细的内容，可以参考 TensorFlow 的官方文档。