Python、TensorFlow和Keras版本兼容性指南

windox 中python和tensorflow的版本对应关系

在 Windows 环境中从源代码构建  |  TensorFlow (google.cn)

tensorflow对应的keras版本

tensorflow2.3版本后支持tf.keras，所以tensorflow2.3后无需单独安装keras（如tensorflow2.12.0不用安装，下载tensorflow会自行下载匹配的版本）

低版本的对应关系：TensorFlow + Keras 版本对应_tensorflow2.13.0对应的keras版本-CSDN博客

在程序中查看版本号

        print(tf.__version__)

        print(keras.__version__)

使用keras的代码示例：

使用tensorflow内置的keras

下载tensorflow时会自动适配：pip install tensorflow

        import tensorflow as tf
        from tensorflow import keras

        # 创建一个 Sequential 模型
        model = keras.Sequential()

        # 添加 Dense 层
        model.add(keras.layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)))

使用独立的keras

下载：pip install keras

        from keras.layers import Dense

        from keras import Sequential

        # 创建一个 Sequential 模型

        model = Sequential()

        # 添加 Dense 层

        model.add(Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)))

        # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

        # 打印模型摘要

        model.summary()

作者：qq_58677554