tensorflow1.

TensorFlow 1是一种静态图的深度学习框架，而PyTorch是一种动态图的深度学习框架。从编写的难易程度上来说，PyTorch更加简单，但是TensorFlow 1的效率更高。TensorFlow 2也是一个动态图的框架，与PyTorch更为相似。

TensorFlow作为深度学习的代表性框架，在业界被广泛使用。现在有两个主要版本，即TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x。由于1.x和2.x版本之间差距较大，不少公司仍然使用TensorFlow 1.x，并且维护的项目也是基于TensorFlow 1.x开发的。因此，很多教程也是围绕TensorFlow 1.x展开的。

关于TensorFlow 1.x的学习资源，我推荐你参考《课程分享——TensorFlow实战BERT（附赠：TensorFlow1.X升级TensorFlow2.X）》，它是一个完整版的视频教程，可以让你深入了解TensorFlow 1.x，并提供了TensorFlow实战BERT课程的目录，包括BERT简介、向量层、注意力机制、Transformer等内容。

相关问题

tensorflow1.x自动更新到tensorflow2.x contrib问题

TensorFlow 1.x到TensorFlow 2.x的更新主要涉及到contrib模块的问题。在TensorFlow 1.x中，contrib模块提供了额外的功能和扩展，但在TensorFlow 2.x中被废弃。

TensorFlow 2.x的目标是提供更加简单易用的API，提高用户体验。为此，官方决定移除contrib模块，以减少代码复杂性和维护成本。在移除contrib模块的过程中，官方还提供了一些替代方案和迁移指南，以帮助用户平稳过渡到TensorFlow 2.x的新功能。

为了解决contrib模块的问题，TensorFlow 2.x引入了一些新的功能和特性，如eager execution、tf.data模块和Keras API的更高级用法。这些改进使得TensorFlow更加易用和灵活，并提供更好的性能。同时，也为用户提供了在TensorFlow 2.x中使用之前contrib模块中的功能的替代方法。

对于从TensorFlow 1.x迁移到TensorFlow 2.x的用户，需要注意contrib模块的消失，并根据官方提供的迁移指南，修改代码以适应新的TensorFlow版本。可以查阅官方文档、社区论坛和其他资源来获取更多有关此问题的详细信息和帮助。

总而言之，TensorFlow 1.x自动更新到TensorFlow 2.x涉及到废弃contrib模块的问题。在TensorFlow 2.x中，contrib模块被移除，但同时引入了新的功能和特性，以提供更好的使用体验和性能。用户需要进行代码修改和迁移来适应这一变化，并可参考官方文档和其他资源获取帮助。

怎么安装tensorflow1.x

要安装TensorFlow 1.x，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你已经安装了Python，推荐使用Python 3.5.x、3.6.x或3.7.x的版本。

2. 打开终端或命令提示符，并创建一个虚拟环境（可选但推荐）。

3. 在虚拟环境中运行以下命令来安装TensorFlow 1.x：

   pip install tensorflow==1.x

在上述命令中，将`x`替换为所需的具体版本号，例如`1.15.0`。

4. 安装完成后，你就可以在Python脚本中导入TensorFlow并开始使用了。

请注意，TensorFlow 1.x版本与TensorFlow 2.x有一些重要的区别，包括API和语法的变化。确保你了解所使用版本的文档和教程，以便正确使用TensorFlow。