TensorFlow版本對應關係詳解

TensorFlow是一個廣泛使用的深度學習框架，但由於版本更新頻繁，不同版本間可能存在差異，因此在使用過程中需要了解版本對應關係。本文將從多個方面對TensorFlow版本對應關係進行詳細闡述，幫助讀者更好地理解TensorFlow的版本更新情況。

一、TensorFlow版本號含義

TensorFlow的版本號由三個部分組成，形如x.y.z，其中x表示主版本號，y表示次版本號，z表示修訂版本號。主版本號的升級表示不向後兼容，即更改了API，而次版本號的升級表示向後兼容，即增加了新特性但保留了API。修訂版本號升級則表示僅僅修復了一些漏洞。

因此，應該在使用TensorFlow時根據自己的需求來選擇版本。如果需要使用最新的特性，應該選擇最新的次版本，如果僅僅是需要修復某些錯誤，則可以選擇修訂版本或者等待官方發布新的修訂版本。

二、TensorFlow常用版本對應關係

TensorFlow的版本發布比較頻繁，但是有一些版本更新比較重要，常用的版本對應關係如下：

 TensorFlow版本        | 對應CUDA版本 |   對應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常用版本對應的CUDA和cuDNN版本，讀者可以根據自己的CUDA和cuDNN版本選擇相應的TensorFlow版本，以保證能夠順利地使用。

三、舊版本的TensorFlow如何升級

由於TensorFlow版本更新較為頻繁，每個版本間可能會有差異，因此在使用舊版本的TensorFlow時，可能需要將代碼升級到新版本。升級的步驟大致如下：

1.檢查TensorFlow代碼中使用的API是否在新版本中被棄用或已經更改了用法，如果有，需要做相應的修改。

2.更新TensorFlow版本到最新版本或者新版本儘可能的接近最新版本。

3.重新運行代碼，檢查是否存在錯誤。

舉個例子，如果使用的是TensorFlow 1.2版本，想要升級到最新版本，可以先將代碼中使用的API都檢查一遍，然後再將TensorFlow升級到TensorFlow 2.4版本或者某個接近最新版本的版本，最後重新運行代碼，檢查是否存在錯誤。

四、TensorFlow版本與Python版本對應關係

除了與CUDA和cuDNN有對應關係外，TensorFlow還有與Python版本有一定對應關係。常用TensorFlow版本和Python版本對應關係如下：

 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

根據上表可見，TensorFlow的每個版本都需要與對應的Python版本配合使用，讀者在選擇TensorFlow版本時應當考慮自己使用的Python版本。

五、TensorFlow版本更新說明文檔

由於TensorFlow版本較多，每個版本間都可能存在差異，因此TensorFlow提供了版本更新說明文檔，方便用戶了解新版本的變化和新增特性。用戶可以在TensorFlow官方網站上查看相應版本的更新說明文檔，從而了解版本的變更。

六、示例代碼

下面給出TensorFlow版本更新升級的示例代碼：

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

# 使用舊版本代碼，輸出可用的GPU設備信息
print(device_lib.list_local_devices())

# 升級到TensorFlow 2.4版本
tf.compat.v1.disable_eager_execution()  # 關閉TensorFlow 2.0中的即刻執行模式
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

# 輸出可用的GPU設備信息
physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU')
print(physical_devices)

# 重新運行代碼，檢查是否存在錯誤

七、結論

本文從TensorFlow版本號的含義、常用版本對應關係、TensorFlow舊版本的升級、TensorFlow版本與Python版本對應關係、TensorFlow版本更新說明文檔以及示例代碼等多個方面對TensorFlow版本對應關係進行了詳細闡述。希望能夠幫助廣大TensorFlow用戶更好地理解版本對應關係。