记录一下自己总结tensorflow对应的keras版本

最新推荐文章于 2025-03-17 21:48:39 发布

鲁伯特之泪的心

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分类专栏：软件版本

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_madman/article/details/103746518

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总结：
tensorflow版本 &keras版本

1.2	2.11
1.3	2.12
1.4	2.13
1.5	2.14

一旦安装版本不匹配，就会在环境中出现各式各样的错误，记录一下，以便以后自己重装一顿乱下，血的教训啊，这几天装了多少版本一个个试，无敌了。

确定要放弃本次机会？

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鲁伯特之泪的心

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【问题记录】无法 from tensorflow.keras import datasets, layers, models | 人工智能面试题：在深度学习中，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？

追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光

11-03

2776

【问题记录】无法 from tensorflow.keras import datasets, layers, models 人工智能面试题：在深度学习中，如何解决梯度消失和梯度爆炸的问题？

2021-11-23-GPU版本Tensorflow+Keras环境安装与配置

mangfan1993的博客

11-23

8876

4 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

记Tensorflow和Keras的使用

Xyoutz_的博客

03-22

1683

新手小白文章目录记Tensorflow和Keras的使用一、数据量的问题1.Keras的fit函数2.Keras的fit_generator函数记Tensorflow和Keras的使用一、数据量的问题 1.Keras的fit函数数据量不大时，可以用直接使用fit函数，其将所有样本送入网络，再按batch_size分批送入。 model.fit(trainX, trainY, validation_data=(testX, testY) batch_size=32, epochs=50) .

AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'control_flow_ops'的解决办法

weixin_38698995的博客

12-14

4037

解决错误：AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'control_flow_ops'keras和tensorflow的版本对应关系，可参考：出自Keras-YOLOv3的代码，原因在于keras版本和tensorflow不对应 keras和tensorflow的版本对应关系，可参考：： Framework Env nam...

Cpu版本的tensorflow2.4.0+keras安装

2301_78132891的博客

03-17

1706

环境使用windows11+anaconda+cpu(anconda安装教程比较多，可以搜一下)

Tensorflow和Keras版本对照及环境安装

XF的博客

02-23

7896

Tensorflow和Keras版本对照及环境安装

TensorFlow2.12.0应用keras

sundniang的博客

04-11

2058

从 ...\Lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\__init__.py 中获悉。其他报错：KL.BatchNormalization 被 KL.VersionAwareLayers代替。

python、tensorflow、keras的版本对应关系

qq_58677554的博客

05-21

9503

快捷查找python、tensorflow、keras的版本对应关系，以及内置的keras、独立的keras使用方法。

2.13版本的tensorflow如何使用keras导包

qq_45864922的博客

06-14

1968

tensorflow在导入keras的models和layers等参数时报错。

NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+Tensorflow+Keras之间的关系（含各版本对应关系表）

qq_45186202的博客

01-19

4159

基础介绍 Driver 与键盘驱动、鼠标驱动、打印机驱动没本质区别，硬件统一CPU和外设通信的接口，以驱动程序的形式呈现可使用nvidia-smi命令查看，需要注意的是，显卡支持的驱动一直是在更新的 CUDA（Compute Unified Device Architecture，NVIDIA推出的显卡并行计算框架） tensorflow-gpu的运行需要它的底层支持，它是一个计算框架，抽象层次比驱动高，每个版本的CUDA都是基于一定版本的驱动建立的，所以它对驱动的最低版本是有要求的 cuDN

深度学习/机器学习在Phthon环境下安装Tensorflow和 Keras

WANDGM819的博客

09-19

1038

项目需要用深度学习去对振动信号做故障诊断，本人小白一个，记录一下Anaconda安装以及在Python环境下安装tensorflow和keras。

conda 安装TensorFlow-gpu对应的keras和opencv

sunhong__的博客

04-23

2042

TensorFlow-GPU对应的keras 安装 conda install keras-gpu opencv安装命令 conda install -c menpo opencv TensorFlow-GPU安装版本 https://blog.csdn.net/oMoDao1/article/details/83241074

【深度学习笔记】查看动态的GPU使用情况、CUDA版本

学习带来的快乐最持久~

08-13

7209

一、查看GPU占用情况在conda或者终端中输入： # 其中-n后面的1表示的是每隔多少时间（单位是s）刷新一次 watch -n 1 nvidia-smi # 这个命令查看的是静态的使用情况，只能你查看当前的，没有动态变化的监控效果 nvidia-smi 二、查看CUDA版本 nvcc -V ...

TensorFlow与Keras版本对应

fu_jian_ping的博客

07-30

8492

Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 2.2 tensorflow-2.2 TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7. floydhub/tensorflow TensorFlow-2.2 TensorFlow 2.1 tensorfl

keras和tensorflow对应版本

weixin_44523062的博客

03-04

1511

版本问题 keras和tensorflow的版本对应关系 keras和tensorflow的版本对应关系，可参考： @https://docs.floydhub.com/guides/envi...

Tensorflow和其对应的keras版本

william118的专栏

07-25

4160

找到tensorflow对应的keras，下载就可以了。另外据说tersorflow2已经集成了keras，不用另外安装了，直接用就可以，推荐一本书《深度学习实战基于tersorflow2.0的人工智能开发应用》，使用keras,只需要import。参考网址：https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image P

Tensorflow与Keras版本对应

qq_40421787的博客

06-22

544

tenforflow与keras版本对应关系可以在https://docs.floydhub.com/guides/environments/中找到，否则报错“AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.backend' has no attribute 'get_graph'”

tensorflow(cpu版本）+keras 的安装

weixin_46847902的博客

04-30

3543

虚拟环境的创建、tensorflow （cpu版本）的安装、keras的安装

keras和tensorflow的版本匹配

最新发布

04-03

<think>好的，我需要帮助用户找到与TensorFlow 1.3和Keras 2.0.8兼容的Python版本。首先，我应该查看每个库的官方文档或发布说明，确定它们支持的Python版本。 TensorFlow 1.3的发布时间大约在2017年，我记得那时候Python 3.6可能已经发布，但需要确认TensorFlow 1.3是否支持。例如，根据历史版本信息，TensorFlow 1.3可能支持Python 3.5和3.6，但可能不支持更高的版本，比如3.7或以上。接下来是Keras 2.0.8。Keras的版本通常与TensorFlow的版本有一定的对应关系。Keras 2.0.8可能是在2017年左右发布的，所以需要检查它的Python兼容性。通常，Keras 2.x版本支持Python 3.5及以上的版本，但具体到2.0.8可能需要进一步确认。用户提供的引用中有提到TensorFlow 1.13.1需要安装特定的whl文件，并且引用了Python 3.6。这可能暗示TensorFlow 1.x版本通常与Python 3.5或3.6兼容。例如，引用[1]中的用户安装了TensorFlow GPU版本1.13.1，使用cp36（Python 3.6）的whl文件，说明TensorFlow 1.13支持Python 3.6。而TensorFlow 1.3可能更早，可能支持Python 3.5或3.6，但需要确认。另外，引用[4]提到安装allennlp失败是因为Windows不支持，但这里用户的问题是关于Python版本的兼容性，暂时不需要考虑操作系统的问题，除非特定版本的TensorFlow或Keras在某个系统上有问题，但用户可能是在询问通用的兼容性。接下来，我需要验证这些信息。比如，查阅TensorFlow 1.3的发布说明或PyPI页面。根据PyPI记录，TensorFlow 1.3.0发布于2017年8月，支持Python 3.5和3.6。而Keras 2.0.8的PyPI页面显示其需要Python >=3.6，但需要确认是否正确。或者可能Keras 2.0.8支持Python 3.5及以上。可能存在混淆，因为不同来源可能有不同信息。如果存在冲突，可能需要找到一个共同的Python版本。例如，假设TensorFlow 1.3支持Python 3.5和3.6，而Keras 2.0.8支持3.5到3.6，那么Python 3.6可能是两者都兼容的版本。此外，用户提供的引用[2]中显示安装了TensorFlow 2.0.0，使用Python 3.7环境，但用户的问题是关于更早的版本，所以这可能不相关，但需要注意版本之间的差异。总结，可能的兼容Python版本是3.5或3.6。但需要确认Keras 2.0.8是否支持Python 3.5。例如，查阅Keras 2.0.8的PyPI页面，其元数据可能显示需要Python >=3.6，或者可能更宽松。如果两者都支持3.6，则推荐Python 3.6。如果TensorFlow 1.3仅支持到3.6，而Keras 2.0.8可能支持更高，但为了兼容性，选择两者都支持的版本。另外，用户可能需要使用较旧的Python版本，因为较新的Python版本可能不再支持这些库的老版本。例如，Python 3.6可能是最合适的选择，因为TensorFlow 1.x通常在3.6上有较好的支持，而Keras 2.0.8也可能兼容。最后，建议用户检查官方文档或使用虚拟环境测试不同Python版本以确保兼容性。例如，创建一个Python 3.6的虚拟环境，然后尝试安装TensorFlow 1.3和Keras 2.0.8，看是否存在依赖冲突。</think>根据TensorFlow和Keras的版本历史记录，TensorFlow 1.3与Keras 2.0.8的最佳兼容Python版本为$Python\ 3.5$或$Python\ 3.6$。以下是具体分析： 1. **TensorFlow 1.3的Python兼容性** TensorFlow 1.3发布于2017年8月，其官方文档显示支持的Python版本为$3.5$和$3.6$[^1]。更高版本如Python 3.7+因依赖库不兼容可能导致安装失败。 2. **Keras 2.0.8的Python兼容性** Keras 2.0.8发布于2017年12月，支持Python $3.5$及以上版本。但需注意，部分功能可能在高版本Python（如3.7+）中存在兼容性问题[^2]。 3. **推荐组合** - **Python 3.6**：TensorFlow 1.3和Keras 2.0.8均在此版本下通过测试，且稳定性较高。 - **Python 3.5**：可作为备选方案，但需确保依赖库（如NumPy、SciPy）的版本匹配。 4. **验证方法** ```bash conda create -n tf1.3_env python=3.6 conda activate tf1.3_env pip install tensorflow==1.3.0 keras==2.0.8 ``` 若安装成功且无报错，则说明兼容性正常[^3]。 5. **常见问题** - 若使用Python 3.7及以上版本，可能出现`tensorflow`安装错误（如缺少兼容的`.whl`文件）。 - 建议通过虚拟环境隔离版本依赖[^4]。