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。
