极客教程TensorFlow支持什么版本的Python
在使用 TensorFlow 这个强大的深度学习框架时，我们需要了解它的兼容性情况，其中一个重要的兼容性问题就是 TensorFlow 支持哪些版本的 Python。Python 是 TensorFlow 官方支持的编程语言之一，因此在选择 TensorFlow 版本和开发环境时，我们需要明确哪些版本的 Python 是兼容的。
TensorFlow 官方支持的 Python 版本
首先，让我们来看一下 TensorFlow 官方的支持文档中指出的 Python 版本。根据 TensorFlow 的官方文档 官方支持的 Python 版本，目前 TensorFlow 支持的 Python 版本为：
- Python 3.6
- Python 3.7
- Python 3.8
- Python 3.9
这意味着如果我们使用这些版本的 Python，就可以放心地安装和使用 TensorFlow，官方会对这些版本提供支持和更新。
TensorFlow 对其他 Python 版本的兼容性情况
除了官方支持的 Python 版本外，还有一些在实践中常用的 Python 版本，比如 Python 2.x 系列或者 Python 3.5。那么 TensorFlow 是否对这些非官方支持的 Python 版本提供支持呢？
实际上，尽管 TensorFlow 官方文档中只列出了部分 Python 版本作为支持版本，但 TensorFlow 通常也会对其他 Python 版本提供一定程度的兼容性。比如，在 TensorFlow 2.x 版本中，Python 3.5 是不被官方支持的版本，但在实际使用中，有部分用户反馈 TensorFlow 2.x 仍然可以在 Python 3.5 环境下正常运行。但这并不意味着 TensorFlow 对所有 Python 版本都能提供完全的支持和保证，因此建议在选择 Python 版本时，尽量使用官方支持的版本。
TensorFlow 2.x 对 Python 2.x 的支持情况
在 TensorFlow 2.x 版本中，官方已经不再支持 Python 2.x。这意味着如果我们想使用 TensorFlow 2.x 进行开发，就必须使用 Python 3.x 的版本。
考虑到 Python 2.x 已经在 2020 年停止维护，因此强烈建议停止使用 Python 2.x 版本，并尽快升级到 Python 3.x。
示例代码
以下是一个简单的示例代码，在 Python 3.7 环境下使用 TensorFlow 进行简单的加法运算：
import tensorflow as tf
# 创建常量节点
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
# 加法运算
c = tf.add(a, b)
# 创建会话并执行计算图
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c)
print("2 + 3 =", result)
在 Python 3.7 环境下，可以成功运行上述代码，并输出”2 + 3 = 5″。
总结
总的来说，TensorFlow 支持的 Python 版本包括官方支持的 Python 3.6、Python 3.7、Python 3.8 和 Python 3.9，推荐在选择 TensorFlow 版本和开发环境时使用这些版本的 Python。对于其他 Python 版本，虽然 TensorFlow 可能具有一定的兼容性，但为了保证稳定性和良好的使用体验，建议尽量使用官方支持的 Python 版本。同时，对于已停止维护的 Python 2.x 版本，强烈建议尽快升级到 Python 3.x，以便能够充分利用 TensorFlow 的新特性和性能优势。