TensorFlow支持的Python版本
2024年07月01日 TensorFlow支持的Python版本 极客笔记
TensorFlow支持的Python版本
TensorFlow 是一个由 Google 开发的机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。作为一个开源的项目，TensorFlow 提供了丰富的 API 和工具，方便开发者进行模型训练和部署。在使用 TensorFlow 进行开发时，选择合适的 Python 版本是非常重要的，因为 TensorFlow 对不同版本的 Python 支持程度并不相同。本文将详细介绍 TensorFlow 支持的 Python 版本，以帮助开发者选择合适的开发环境。
TensorFlow 2.x 版本
从 TensorFlow 2.x 版本开始，官方默认支持的 Python 版本为 Python 3.5、Python 3.6、Python 3.7 和 Python 3.8。由于 Python 2 已经于 2020 年停止维护，TensorFlow 不再支持 Python 2.x 版本。如果你想使用 TensorFlow 2.x，建议使用 Python 3.5 及以上版本。
在 TensorFlow 2.x 版本中，官方推荐使用 Python 3.7 或 Python 3.8 来运行 TensorFlow。Python 3.7 和 Python 3.8 均提供了一些优秀的特性，如 async/await 语法、数据类（data classes）等，可以帮助提高代码的可读性和性能。
TensorFlow 1.x 版本
对于 TensorFlow 1.x 版本，官方支持的 Python 版本为 Python 2.7 和 Python 3.3~3.6。TensorFlow 1.x 版本是在 Python 2 和 Python 3 并存的时期发布的，因此同时支持 Python 2.7 和 Python 3.x 版本。
虽然 TensorFlow 1.x 也支持 Python 3，但官方不推荐在 Python 3.7 及以上版本上运行 TensorFlow 1.x，因为这些版本可能会导致一些兼容性问题。如果你在使用 TensorFlow 1.x，建议选择 Python 2.7 或 Python 3.6 来避免潜在的问题。
示例代码
下面是一个简单的 TensorFlow 程序，用于计算两个张量的和：
import tensorflow as tf
# 创建两个张量
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
# 计算张量的和
c = tf.add(a, b)
# 创建 TensorFlow 会话
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c)
print("a + b =", result)
在运行以上示例代码时，需要确保你的 Python 版本符合 TensorFlow 的要求。你可以使用以下命令查看当前 Python 版本：
$ python --version
如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，建议使用 Python 3.7 或 Python 3.8。如果你使用的是 TensorFlow 1.x 版本，建议使用 Python 2.7 或 Python 3.6。
总结
选择合适的 Python 版本对于使用 TensorFlow 进行开发是非常重要的。在 TensorFlow 2.x 版本中，官方默认支持 Python 3.5、3.6、3.7 和 3.8。在 TensorFlow 1.x 版本中，支持 Python 2.7 和 Python 3.3~3.6。建议根据 TensorFlow 的版本选择合适的 Python 版本，以确保代码能够正常运行并获得最佳的性能表现。
本文链接：http://so.lmcjl.com/news/7622/