极客教程TensorFlow与Python版本
在进行深度学习项目时，我们通常会使用TensorFlow作为主要的深度学习框架，而Python则是TensorFlow的主要编程语言。在使用TensorFlow和Python进行深度学习项目时，我们需要确保两者的版本兼容性。本文将详细讨论TensorFlow和Python的版本相关问题，并介绍如何查看和设置TensorFlow和Python的版本。
TensorFlow版本与Python版本的关系
TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，支持多种编程语言，其中Python是最常用的编程语言。TensorFlow与Python版本之间有一定的兼容性关系，不同版本的TensorFlow可能只能与特定版本的Python一起使用。因此，在安装TensorFlow之前，我们需要确保所选择的TensorFlow版本与Python版本兼容。
通常情况下，TensorFlow的官方文档会明确标注不同版本的TensorFlow支持的Python版本范围。例如，TensorFlow 2.0支持的Python版本范围为Python 3.5至Python 3.8。在安装TensorFlow时，我们可以根据官方文档选择合适的TensorFlow版本和Python版本，以确保兼容性。
查看Python版本
在进行深度学习项目之前，首先需要查看当前系统中已安装的Python版本。我们可以通过以下命令在终端中查看Python版本：
python --version
如果系统中有多个Python版本，我们可以使用以下命令列出所有已安装的Python版本：
ls -l /usr/bin/python*
设置Python版本
在某些情况下，我们可能需要切换系统中当前使用的Python版本。我们可以使用virtualenv或conda等工具来创建虚拟环境，并在虚拟环境中指定使用的Python版本。下面是使用virtualenv创建虚拟环境并指定Python版本的示例：
virtualenv -p /usr/bin/python3.7 myenv
上述命令将创建一个名为myenv的虚拟环境，并使用Python 3.7作为该虚拟环境的默认Python版本。我们可以在虚拟环境中安装TensorFlow并进行深度学习项目的开发。
查看TensorFlow版本
在运行深度学习项目时，我们需要确保使用的TensorFlow版本是我们所期望的版本。我们可以通过以下Python代码段在项目中查看TensorFlow的版本：
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
运行上述代码段将输出当前项目中所使用的TensorFlow版本号。通过查看TensorFlow版本号，我们可以了解当前项目是否使用了正确的TensorFlow版本。
切换TensorFlow版本
在进行深度学习项目的开发过程中，我们可能需要在不同版本的TensorFlow之间进行切换。TensorFlow提供了多种安装方式，我们可以通过pip安装或使用conda安装指定版本的TensorFlow。我们可以通过以下命令安装指定版本的TensorFlow：
pip install tensorflow==2.0
上述命令将安装TensorFlow 2.0版本。如果系统中已安装其他版本的TensorFlow，我们可以通过以下命令卸载已安装的TensorFlow版本：
pip uninstall tensorflow
总结
在进行深度学习项目时，TensorFlow和Python的版本兼容性是非常重要的。我们需要确保所选择的TensorFlow版本与Python版本兼容，并及时查看和切换TensorFlow版本。