TensorFlow 1.11.0版本发布，兼容Python 3.6与Keras 2.2.0

资源摘要信息:"tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-win_amd64.zip" 知识点说明： 1. TensorFlow版本：本资源包对应的是TensorFlow的1.11.0版本。TensorFlow是由Google开发的一个开源的机器学习框架，广泛用于深度学习应用的研究与实践。1.11.0版本是该框架的一个特定版本，可能包含了特定的性能改进、新功能或者修正了之前版本中的某些问题。 2. Python版本兼容性：文件名称中的"cp36"指的是该版本的TensorFlow兼容Python 3.6版本。"cp"是"CPython"的简称，意味着该版本的TensorFlow是为标准的CPython解释器所设计。CPython是Python的默认和最广泛使用的实现。开发者在使用本资源包之前需要确保使用的Python环境是3.6版本。 3. Windows平台支持：文件名称的后缀"win_amd64"表明该版本TensorFlow支持的是64位Windows操作系统。这意味着该资源包是针对运行在Windows平台上，特别是使用x86-64架构的计算机系统。 4. Wheel文件格式：资源包中的文件类型为"whl"，这是Python的分发格式，用于Python模块和包。Wheel格式是PEP 427所定义的一种分发格式，旨在加快Python包的安装过程。与传统的源代码分发相比，Wheel文件是预先构建好的二进制包，能够提升安装速度并减少对编译环境的依赖。 5. Keras版本兼容性：根据描述，TensorFlow 1.11.0版本要求Keras的版本至少为2.2.0。Keras是一个高级神经网络API，它能够在TensorFlow、Theano和CNTK之上运行。Keras以其易用性和模块化设计而受到广泛欢迎，是进行快速实验和原型设计的理想选择。开发者在使用TensorFlow 1.11.0时需要确保Keras库的版本与之兼容，以避免在使用过程中出现版本冲突或其他运行时错误。 6. 实际应用注意事项：当开发者打算使用本资源包进行开发时，需要确保他们的开发环境中已正确安装Python 3.6，并且系统为64位Windows平台。同时，建议先卸载或隔离掉原有不符合版本要求的TensorFlow和Keras包，以保证环境的干净整洁，避免潜在的依赖问题。安装时，可以通过pip命令安装wheel文件，确保TensorFlow 1.11.0正确地安装到系统中。安装后，可以通过编写测试代码来验证TensorFlow是否可以正常使用，以及Keras是否能正确地与之协作。 总结来说，本资源包为机器学习和深度学习的开发者提供了一个特定版本的TensorFlow框架，专门针对64位Windows系统和Python 3.6版本的环境，同时需要确保Keras版本的兼容性。开发者在使用本资源包之前和之后，需要对开发环境进行细致的配置和测试，以确保开发过程的顺利进行。