TensorFlow 1.x版本有哪些

TensorFlow 1.x 版本主要有以下几个重要版本：

1.0：2017 年 2 月发布，支持分布式训练和推理、GPU、TPU 加速等功能。

1.1：2017 年 3 月发布，添加了对 CUDA 8 和 cuDNN 6 的支持，也增加了一些新特性。

1.2：2017 年 5 月发布，引入了 Eager Execution 模式，即动态图模式，方便调试和交互式探索。

1.3：2017 年 8 月发布，添加了对 CUDA 9 和 cuDNN 7 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.4：2017 年 11 月发布，引入了 TensorFlow Debugger，即 tfdbg，可以帮助用户更容易地调试模型。

1.5：2018 年 1 月发布，引入了 TensorFlow Lite，即 TensorFlow 的移动端和嵌入式设备版本。

1.6：2018 年 3 月发布，添加了对 CUDA 9.1 和 cuDNN 7.1 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.7：2018 年 3 月发布，添加了对 CUDA 9.2 和 cuDNN 7.2 的支持，也增加了一些新特性。

1.8：2018 年 4 月发布，添加了对 CUDA 9.2 和 cuDNN 7.1 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.9：2018 年 6 月发布，添加了对 CUDA 9.2 和 cuDNN 7.1 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.10：2018 年 7 月发布，添加了对 CUDA 9.2 和 cuDNN 7.2 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.11：2018 年 11 月发布，添加了对 CUDA 10 和 cuDNN 7.3 的支持，也增加了一些新特性。

1.12：2018 年 12 月发布，添加了对 CUDA 10 和 cuDNN 7.4 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.13：2019 年 2 月发布，添加了对 CUDA 10 和 cuDNN 7.4 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.14：2019 年 3 月发布，添加了对 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.5 的支持，同时也增加了一些新特性。

1.15：2019 年 10 月发布，添加了对 TensorFlow 2.0 的兼容性支持，同时也增加了一些新特性。