TensorFlow 兼容性指南

TensorFlow 是一个开源软件库，用于数据流编程，广泛用于机器学习和深度学习。本指南旨在帮助您了解 TensorFlow 的兼容性，包括版本兼容性、平台兼容性等。

版本兼容性

TensorFlow 支持多种版本的 Python，具体如下：

  • Python 2.7
  • Python 3.5
  • Python 3.6
  • Python 3.7
  • Python 3.8

请注意：TensorFlow 不再支持 Python 2.7。

平台兼容性

TensorFlow 支持以下操作系统：

  • Linux
  • macOS
  • Windows

TensorFlow 还支持多种硬件平台，包括：

  • CPU
  • GPU（NVIDIA）
  • TPU

示例

以下是一个简单的 TensorFlow 示例：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], epochs=100)

# 评估模型
model.evaluate([5], [5])

更多示例和教程，请访问我们的 TensorFlow 教程。

相关资源

希望这份指南对您有所帮助！🌟