TensorFlow是一個開源的深度學習框架，經歷了多個版本的迭代更新。每個新版本通常會帶來一些新功能、性能優化和 bug 修復。以下是一些TensorFlow各個版本之間的主要區別：
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TensorFlow 1.x vs TensorFlow 2.x：
- TensorFlow 1.x 是舊版本，采用靜態計算圖，需要顯式地構建計算圖和運行會話。而 TensorFlow 2.x 則采用動態計算圖，更加易用和直觀。
- TensorFlow 2.x 引入了 Keras 高級 API，使得模型的構建更加簡單和快速。
- TensorFlow 2.x 支持 Eager Execution 模式，可以逐行執行代碼，方便調試和測試。
- TensorFlow 2.x 支持更多硬件加速器和部署方式。
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TensorFlow 2.x vs TensorFlow 2.x+：
- TensorFlow 2.x+ 是 TensorFlow 2.x 的更新版本，主要帶來了一些性能優化和 bug 修復。
- TensorFlow 2.3+ 引入了一些新功能，如 TensorFlow Profiler 和 TensorFlow Cloud。
總的來說，隨著版本的更新，TensorFlow變得更加易用、高效和功能豐富，用戶可以根據自己的需求選擇適合的版本進行使用。
