TensorFlow1支持的Python版本|极客教程

TensorFlow1支持的Python版本

TensorFlow简介

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它被广泛应用于深度学习和人工智能领域。TensorFlow提供了丰富的API，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络、深度神经网络、卷积神经网络等。

TensorFlow1版本的Python支持

在TensorFlow的不同版本中，支持的Python版本也有所不同。对于TensorFlow1.x版本，官方支持的Python版本包括Python 2.7和Python 3.4-3.8。下面我们将分别介绍TensorFlow1.x版本对不同Python版本的支持情况。

Python 2.7

在TensorFlow1.x版本中，Python 2.7是最主要的支持版本之一。虽然Python 2.7已经停止维护，但很多旧版本的代码仍然在使用Python 2.7。因此，TensorFlow1.x版本仍然支持Python 2.7，以确保向后兼容性。

Python 3.4-3.8

除了支持Python 2.7之外，TensorFlow1.x版本也支持Python 3.4到Python 3.8这些版本。Python 3.x系列引入了一些新的特性和语法改进，使得编程更加方便和高效。因此，TensorFlow1.x版本也提供了对Python 3.x系列的充分支持。

TensorFlow1版本Python支持的示例代码

下面是使用TensorFlow1版本的示例代码，演示了TensorFlow1.x版本对Python 2.7和Python 3.x的支持情况。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的神经网络模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
W = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]))
y = tf.matmul(x, W) + b

# 创建一个会话，执行图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 使用Python 2.7的print语句打印结果
    print "Python 2.7支持："
    print sess.run(y, feed_dict={x: [[1.0], [2.0], [3.0]]})

    # 使用Python 3.x的print函数打印结果
    print("Python 3.x支持：")
    print(sess.run(y, feed_dict={x: [[1.0], [2.0], [3.0]]}))

上述代码演示了在TensorFlow1.x版本中，同时支持Python 2.7和Python 3.x。无论是使用Python 2.7的print语句还是Python 3.x的print函数，都可以正常打印出结果。

总结

TensorFlow1.x版本支持Python 2.7和Python 3.4-3.8这些Python版本。开发者可以根据自己的需求选择合适的Python版本来搭配使用TensorFlow1.x，以实现各种机器学习任务。TensorFlow的Python支持保障了开发者在不同Python环境中都能顺利地构建和训练深度学习模型。