你直接给我说版本对应关系

好的，我可以回答这个问题。C语言的版本对应关系如下：

C89（或称 ANSI C）是第一个标准化的 C 语言版本，于1989年发布。

C99是在C89的基础上进行了一些扩充和改进，于1999年发布。

C11（也称为 C1X）是在C99的基础上进行了一些扩充和改进，于2011年发布。

C18是在C11的基础上进行了一些扩充和改进，于2018年发布。

相关问题

qt vtk pcl 版本对应关系

QT、VTK和PCL是三个不同的软件库，用于不同的领域。它们之间并没有直接的版本对应关系。

QT是一款跨平台的C++应用程序开发框架，用于图形界面(GUI)的开发。它提供了丰富的工具和类库，可以便捷地创建各种类型的应用程序。QT的版本通常以整数表示（如QT 5、QT 6等），并且每个版本都有不同的功能改进和修复了之前版本的 bug。

VTK（Visualization Toolkit）是一个用于三维可视化和图形处理的开源库。它提供了大量的用于图形渲染、图像处理、体积可视化等功能的类和方法。VTK的版本命名方式是以两个或三个整数表示（如VTK 7.1.1），具体的版本号和每个版本的改进可以在官方网站上查看。

PCL（Point Cloud Library）是一个用于点云数据处理的开源库。它提供了各种算法和工具，用于点云的获取、滤波、配准、分割等操作。PCL的版本命名方式也是以两个或三个整数表示（如PCL 1.11.0），具体的版本号和每个版本的改进可以在官方网站上查看。

虽然这三个库都可以用于三维数据处理，但它们的目标和用途不同。QT主要用于界面开发，VTK主要用于可视化，而PCL主要用于点云数据处理。因此，并没有一个固定的版本对应关系，选择使用哪个版本取决于具体的需求和项目要求。为了保证兼容性和稳定性，建议使用最新版本，并根据项目需求选择相应的版本。

tensorflow和keras版本对应关系

### 回答1：
TensorFlow和Keras的版本对应关系如下：

| TensorFlow版本 | Keras版本 |
| -------------- | --------- |
| 1.x | 2..x |
| 2. | 2.3.x |
| 2.1 | 2.3.x |
| 2.2 | 2.4.x |
| 2.3 | 2.4.x |
| 2.4 | 2.4.x |

需要注意的是，Keras在TensorFlow 2.之后成为了TensorFlow的一部分，因此在TensorFlow 2.及以上版本中，可以直接使用tf.keras。 <br>### 回答2：
TensorFlow和Keras是深度学习领域常用的两个框架。由于两者间的版本更新不是同步的，有些人可能会感到困惑和不知道如何匹配，下面将介绍TensorFlow和Keras版本对应关系。

TensorFlow是一个开源机器学习框架，由Google Brain团队开发和维护。它的版本号命名方式为major.minor.patch，例如1.14.0，其中第一位是主版本号，第二位是次版本号，第三位是修订版本号。TensorFlow的版本通常包含直接的兼容性信息：如果两个版本号的主版本号不同，则它们的兼容性未知；如果两个版本号的主版本号相同，则它们的兼容性基本相同，以次版本号和修订版本号来确定。

Keras是一个高级API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等框架之上，它能够极大地简化深度学习任务的实现。目前Keras已经被整合到TensorFlow 2.0中，成为TensorFlow的官方API。在Keras中，版本命名方式为major.minor.patch-pre，例如2.2.4。其中，第一位仍然是主版本号，第二位是次版本号，第三位是修订版本号，pre表示预发行版本。Keras的版本更新方式较为频繁，但是在大部分情况下，它的版本更新完全兼容，不需要担心版本匹配的问题。

总的来说，TensorFlow的版本号与Keras之间的对应关系主要取决于Keras使用的TensorFlow版本，通常认为TensorFlow 1.x版本对应Keras 2.x版本，TensorFlow 2.x版本对应Keras 2.3及以上版本。但是需要注意的是，TensorFlow 2.0之后已经内置了Keras，因此推荐使用TensorFlow 2.0及以上版本的用户使用内置的Keras API，而不是独立安装Keras。如果要配合使用Keras，则需要参考官方文档来确定哪个Keras版本可以与当前的TensorFlow版本一起使用。 <br>### 回答3：
TensorFlow（以下简称TF）是Google开源的一个深度学习框架，Keras则是一个高层次的深度学习API，可以作为一种界面，使得开发者可以更方便地使用TF框架。

在不同版本的TF和Keras中存在一些版本对应关系，具体如下：

TF 1.x版本默认使用的是V1版本的Keras，即“tf.keras”；
TF 2.x版本默认使用的是V2版本的Keras，不需要额外安装，即“keras.preprocessing”等API不需要手动安装；
对于TF 1.x版本，可以通过一些方式安装Keras V2版本，例如通过pip install keras==2.2.4安装Keras V2.2.4版本；
对于TF 2.x版本，也支持使用Keras V1版本，可以通过“from tensorflow import keras”或“import tensorflow.keras as keras”来使用Keras V1。

需要注意的是，Keras也有自己的版本号，以及与TF版本的对应关系。以Keras V2.2.4为例，它对应的TF版本为1.12.x至1.14.x，而TF版本为1.15.x则对应Keras V2.3.x。

在实际使用过程中，需要根据具体情况选择合适的TF和Keras版本，以满足项目的需求。