TensorFlow 兼容性指南 🧠📦

TensorFlow 作为机器学习框架，其版本迭代中始终注重向后兼容性，但部分功能可能存在差异。以下是关键兼容性信息：

1. 版本差异 📊

• 1.x vs 2.x
  TensorFlow 2.x 默认启用 Eager Execution，而 1.x 需手动启用。建议参考 TensorFlow 2.0 迁移指南 了解详细变更。

  

• API 兼容性
  核心 API 保持稳定，但部分模块（如 tf.contrib）已移除。请通过 TensorFlow 官方文档 确认最新接口。

2. 兼容性工具 🔧

• 使用 tf_upgrade_v2 脚本自动迁移 1.x 代码到 2.x
• 检查 TensorFlow 兼容性报告 获取版本对比数据

3. 生态兼容性 🌐

• 支持 PyPy、Jupyter Notebook 等环境
• 与 Keras、TF.js 等生态工具的集成保持稳定

如需深入了解 TensorFlow 的兼容性策略，请访问 /tensorflow/roadmap 查看版本规划。