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。