TensorFlow版本对应关系详解

TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，但由于版本更新频繁，不同版本间可能存在差异，因此在使用过程中需要了解版本对应关系。本文将从多个方面对TensorFlow版本对应关系进行详细阐述，帮助读者更好地理解TensorFlow的版本更新情况。

一、TensorFlow版本号含义

TensorFlow的版本号由三个部分组成，形如x.y.z，其中x表示主版本号，y表示次版本号，z表示修订版本号。主版本号的升级表示不向后兼容，即更改了API，而次版本号的升级表示向后兼容，即增加了新特性但保留了API。修订版本号升级则表示仅仅修复了一些漏洞。

因此，应该在使用TensorFlow时根据自己的需求来选择版本。如果需要使用最新的特性，应该选择最新的次版本，如果仅仅是需要修复某些错误，则可以选择修订版本或者等待官方发布新的修订版本。

二、TensorFlow常用版本对应关系

TensorFlow的版本发布比较频繁，但是有一些版本更新比较重要，常用的版本对应关系如下：

 TensorFlow版本        | 对应CUDA版本 |   对应cuDNN版本
-----------------------------------------------------------------------
 TensorFlow 1.0.0      |    CUDA 8.0   |    cuDNN 5.1
 TensorFlow 1.2.0      |    CUDA 8.0   |    cuDNN 6.0
 TensorFlow 1.4.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.5.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.6.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.7.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.8.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.9.0      |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.10.0     |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 1.11.0     |    CUDA 9.0   |    cuDNN 7.0
 TensorFlow 2.0.0      |    CUDA 10.0  |    cuDNN 7.4
 TensorFlow 2.1.0      |    CUDA 10.1  |    cuDNN 7.6
 TensorFlow 2.2.0      |    CUDA 10.1  |    cuDNN 7.6
 TensorFlow 2.3.0      |    CUDA 10.1  |    cuDNN 7.6
 TensorFlow 2.4.0      |    CUDA 11.0  |    cuDNN 8.0

上表中列出了TensorFlow常用版本对应的CUDA和cuDNN版本，读者可以根据自己的CUDA和cuDNN版本选择相应的TensorFlow版本，以保证能够顺利地使用。

三、旧版本的TensorFlow如何升级

由于TensorFlow版本更新较为频繁，每个版本间可能会有差异，因此在使用旧版本的TensorFlow时，可能需要将代码升级到新版本。升级的步骤大致如下：

1.检查TensorFlow代码中使用的API是否在新版本中被弃用或已经更改了用法，如果有，需要做相应的修改。

2.更新TensorFlow版本到最新版本或者新版本尽可能的接近最新版本。

3.重新运行代码，检查是否存在错误。

举个例子，如果使用的是TensorFlow 1.2版本，想要升级到最新版本，可以先将代码中使用的API都检查一遍，然后再将TensorFlow升级到TensorFlow 2.4版本或者某个接近最新版本的版本，最后重新运行代码，检查是否存在错误。

四、TensorFlow版本与Python版本对应关系

除了与CUDA和cuDNN有对应关系外，TensorFlow还有与Python版本有一定对应关系。常用TensorFlow版本和Python版本对应关系如下：

 TensorFlow版本        | Python版本
------------------------------------
 TensorFlow 1.0        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5
 TensorFlow 1.1        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5
 TensorFlow 1.2        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5
 TensorFlow 1.3        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5
 TensorFlow 1.4        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5
 TensorFlow 1.5        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.6        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.7        | Python 2.7/3.3/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.8        | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.9        | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.10       | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.11       | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.12       | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.13       | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.14       | Python 2.7/3.4/3.5/3.6
 TensorFlow 1.15       | Python 2.7/3.5/3.6
 TensorFlow 2.0        | Python 3.5/3.6/3.7
 TensorFlow 2.1        | Python 3.5/3.6/3.7
 TensorFlow 2.2        | Python 3.5/3.6/3.7
 TensorFlow 2.3        | Python 3.5/3.6/3.7
 TensorFlow 2.4        | Python 3.6/3.7/3.8

根据上表可见，TensorFlow的每个版本都需要与对应的Python版本配合使用，读者在选择TensorFlow版本时应当考虑自己使用的Python版本。

五、TensorFlow版本更新说明文档

由于TensorFlow版本较多，每个版本间都可能存在差异，因此TensorFlow提供了版本更新说明文档，方便用户了解新版本的变化和新增特性。用户可以在TensorFlow官方网站上查看相应版本的更新说明文档，从而了解版本的变更。

六、示例代码

下面给出TensorFlow版本更新升级的示例代码：

# TensorFlow 1.2版本升级到最新版本
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib

# 使用旧版本代码，输出可用的GPU设备信息
print(device_lib.list_local_devices())

# 升级到TensorFlow 2.4版本
tf.compat.v1.disable_eager_execution()  # 关闭TensorFlow 2.0中的即刻执行模式
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

# 输出可用的GPU设备信息
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)

# 重新运行代码，检查是否存在错误

七、结论

本文从TensorFlow版本号的含义、常用版本对应关系、TensorFlow旧版本的升级、TensorFlow版本与Python版本对应关系、TensorFlow版本更新说明文档以及示例代码等多个方面对TensorFlow版本对应关系进行了详细阐述。希望能够帮助广大TensorFlow用户更好地理解版本对应关系。