Как узнать, какая последняя версия Python совместима с Tensorflow v2.x?

Как название. Мое требование очень простое. Так как мне, вероятно, нужно будет использовать последние возможности Python в своей работе. Интересно, как узнать, что последнюю версию Python можно использовать с Tensorflow v2.x без каких-либо проблем с совместимостью. Я должен подчеркнуть, что мне нужно использовать модуль tensorflow.keras. Я не хочу получать сообщение об ошибке во время обучения модели. Любой совет?

Я пытался следить за проблемой на их GitHub по поддержке Python3.9. Пока проблема закрыта, большинство комментариев НЕТ от участников/мейнтейнеров. И последний комментарий относится к 2021/6. Является ли Python3.9 последней совместимой версией для запуска Tensorflow v2.x?

Вы пробовали посмотреть их руководство по установке, в котором перечислены поддерживаемые версии Python? Или это должна быть именно версия 2.0, а не последняя версия 2.x (в этом случае pip имеет ответ: 2.7 и 3.4 - 3.7)?

GPhilo 17.03.2022 10:20

@GPhilo: Да, я имею в виду версию >= 2.0, позвольте мне обновить свой вопрос.

Rainning 17.03.2022 10:24

@GPhilo: Например, мне нужно использовать модуль tensorflow.keras. Вы уверены, что не будет проблем с совместимостью?

Rainning 17.03.2022 10:25

Что такое "проблема совместимости"? Само по себе это не значимый термин. Все версии Tensorflow (например, конкретная сборка 2.X для Python 3.7 и сборка для 3.10) эквивалентны и могут взаимодействовать (модели, обученные в одной, работают в другой без каких-либо проблем). Если вы имеете в виду «Смогу ли я запускать модели, обученные более старым версиям библиотеки», ответ находится в примечаниях к выпуску TF и ​​не имеет отношения к python.

GPhilo 17.03.2022 10:28

@GPhilo: Отлично, я это и имел в виду, спасибо! Если у вас есть время, это может быть очень хорошим ответом (хотя мой вопрос довольно расплывчатый, извините)!

Rainning 17.03.2022 10:30
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
5
27
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

TensorFlow 2 поддерживается от Python 3.7 до 3.10 согласно их веб-сайту: https://www.tensorflow.org/install?hl=en.

Удовлетворяет ли он "без каких-либо проблем с совместимостью"?

Rainning 17.03.2022 10:22

Например, мне нужно использовать модуль tensorflow.keras. Вы уверены, что не будет проблем с совместимостью?

Rainning 17.03.2022 10:23

Другие вопросы по теме

ValueError: Отсутствуют данные для ввода "input_2". Вы передали словарь данных с ключами ['y', 'x']. Ожидаются следующие ключи: ['input_2']
Не удалось сжать dim[1], ожидалось, что размерность будет равна 1, получено 2
Вход 0 слоя «модель» несовместим со слоем: ожидаемая форма = (Нет, 250, 3), найденная форма = (Нет, 3) в обученной модели трансформатора
«не может вычислить Pack, так как вход № 1 (с отсчетом от нуля) должен был быть тензором с плавающей запятой, но это тензор int32 [Op: Pack] имя: упаковано». Ошибка с tf.squeeze
Невозможно предсказать набор данных с разным разрешением
Как реализовать t-SNE в тензорном потоке?
Как я могу оптимизировать свой код для обратного преобразования вывода TextVectorization?
Потеря обучения - это Nan, но все данные обучения находятся в диапазоне без нуля
Не удалось запустить сервер. Ошибка: неверный аргумент
Как можно разрешить: InvalidArgumentError: ошибка выполнения графика?