tensorflow2.1.2版本怎么跑1.3版本的代码

由于 TensorFlow 2.x 与 TensorFlow 1.x 有很大的不同，所以直接运行 TensorFlow 1.x 的代码可能会出现兼容性问题。但是 TensorFlow 2.x 中提供了 `tensorflow.compat.v1` 模块，可以在 TensorFlow 2.x 中运行 TensorFlow 1.x 的代码。

具体来说，你可以在代码的开头添加以下语句：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

这样就可以在 TensorFlow 2.x 中使用 TensorFlow 1.x 的功能了。但是需要注意的是，这种方式并不是完全兼容 TensorFlow 1.x，一些功能可能无法正常工作，需要进行适当的修改。建议尽量升级代码到 TensorFlow 2.x 版本，以获得更好的性能和更多的功能。

相关问题

Keras 版本与 TensorFlow 版本对应

Keras 是一个深度学习框架，最初是作为 Theano 的一个高库而开发的，后来也持 TensorFlow 和 Microsoft CNTK。所以，不同版本的 Keras 对应的 TensorFlow 版本略有不同。以下是常见的 Keras 和 TensorFlow 版本对应关系：

- Keras 2.1.2 至 2.3.1 对应 TensorFlow 1.8 至 1.14
- Keras 2.4.0 及以上版本对应 TensorFlow 2.2 及以上版本

需要注意的是，从 TensorFlow 2.0 开始，Keras 已经成为 TensorFlow 的官方 API，因此在 TensorFlow 2.0 及以上版本中，Keras 已经内置在 TensorFlow 中，无需额外安装。

lwip2.1.2和哪个版本的freertos

lwip2.1.2和FreeRTOS的版本之间的兼容性主要取决于lwip版本和FreeRTOS版本之间的兼容性。lwip是一个用于实现TCP/IP协议栈的开源库，而FreeRTOS是一个用于嵌入式系统的实时操作系统。通常情况下，lwip2.1.2与基于FreeRTOS的较新版本兼容性良好。

对于FreeRTOS来说，目前最新的稳定版本是FreeRTOS V10.4.1。而对于lwip，2.1.2版本是其较新的维护版本。一般而言，较新的lwip版本通常都与较新的FreeRTOS版本兼容。

因此，一般情况下，lwip2.1.2与最新的FreeRTOS版本（如V10.4.1）之间应该是兼容的。如果您要使用lwip2.1.2，则建议使用FreeRTOS的最新版本以确保最佳的兼容性和稳定性。

不过，为了确切地确定兼容性，建议您查阅lwip和FreeRTOS的官方文档或参考其官方社区以获取更详细的信息。这样可以确保您使用最新的软件和正确的配置来实现系统的正常运行。