TensorFlow 兼容性指南 🧠

TensorFlow 作为开源社区的核心项目，其版本迭代中始终注重向后兼容性。以下是关键兼容性信息：

1. 📊 版本兼容性矩阵

• v1.x：支持 Python 3.5-3.8，需注意 TensorFlow 1.15 官方文档 的 API 限制
• v2.x：默认启用 eager execution，迁移指南 提供 v1 到 v2 的逐步适配方案
• 2.12.0：支持 CUDA 11.8，需确认显卡驱动版本是否匹配 GPU 兼容性说明

2. 🛠️ 兼容性验证工具

• 使用 tf_upgrade_v2 检测代码兼容性
• 通过 tf-compatibility-checker 自动分析依赖冲突
• 官方推荐使用 Docker 镜像 确保环境一致性

3. 📌 兼容性注意事项

• 禁止使用 tf.Session 的代码需迁移至 tf.function
• 旧版 tf.estimator 已弃用，建议采用 Keras API 替代
• 依赖第三方库时需注意版本约束：tensorflow>=2.10, <2.13

如需深入探讨兼容性方案，可访问 TensorFlow 社区论坛 获取开发者支持 🌐