TensorFlow、Keras、Python 版本匹配一览表

在人工智能和机器学习的世界中，TensorFlow 和 Keras 一直是两个最受欢迎的库。TensorFlow 是一个强大的开源库，用于进行深度学习和机器学习研究。Keras，另一方面，是一个高级神经网络API，它存在于TensorFlow中，允许更简洁和易用的编程体验。
但是，这些库和Python的版本间存在着一定的兼容性。下表列出了 TensorFlow、Keras 和 Python 版本的大致兼容性信息。
| TensorFlow 版本 | Keras 版本 | Python 版本 |
| :—: | :—: | :—: |
| 1.x | 2.x | 3.5-3.8 |
| 2.x | 3.x | 3.5-3.8 |
| 2.x | 4.x | 3.5-3.8 |
| 2.x | 5.x | 3.6-3.9 |
| 2.x | 6.x | 3.6-3.9 |
| 2.x | 7.x | 3.6-3.9 |
注意：以上信息是基于已知的知识，但兼容性可能会随着库的更新和Python的版本变化而变化。在实际使用时，我们建议查看官方文档以获取最新的兼容性信息。
TensorFlow 1.x 和 Keras 2.x
在TensorFlow 1.x版本中，Keras API并没有直接集成到TensorFlow中。相反，它是一个单独的API，但与TensorFlow紧密相连。因此，如果你使用的是TensorFlow 1.x，则应使用Keras 2.x版本来获得最佳的兼容性和支持。
TensorFlow 2.x 和 Keras 3.x/4.x
从TensorFlow 2.x版本开始，Keras被集成到TensorFlow中，成为了TensorFlow的一部分。因此，当你使用TensorFlow 2.x时，你可以使用Keras 3.x或4.x版本。这些版本的Keras与TensorFlow 2.x非常兼容。
TensorFlow 2.x 和 Keras 5.x/6.x/7.x
对于更新的Keras版本（5.x，6.x和7.x），它们同样兼容TensorFlow 2.x。然而，这些新版本的Keras需要Python 3.6及更高版本才能运行。因此，如果你正在使用较新的Keras版本并希望与TensorFlow 2.x配合使用，那么你需要使用Python 3.6或更高版本。
*建议
为了确保最佳的兼容性和支持，我们建议始终使用最新的TensorFlow和Keras版本。这些新版本通常会包含错误修复、新特性以及性能改进。在某些情况下，旧版本的库可能会导致问题或不支持某些功能。
此外，记住在更新库版本之前备份你的代码和模型。这可以帮助你避免因版本更改导致的任何不兼容问题。同时，始终检查官方文档以了解特定版本的更改和新的功能。