TensorFlow版本与TensorFlow Models版本对应关系咨询（含旧版本）

这确实是使用旧版TensorFlow时很容易碰到的困惑，我来帮你理清这个版本匹配的逻辑：

• 针对你提到的TensorFlow v1.4：你的猜测是准确的。在TensorFlow 1.x的中后期（大概从v1.3开始），TensorFlow Models的版本号已经和TensorFlow主版本号实现了对齐，所以直接匹配TensorFlow Models v1.4就可以正常工作，这个对应关系是成立的。

• 对于v1.1及更早的TensorFlow版本：这个阶段TensorFlow Models还没有采用和主版本完全对应的版本号策略，不能直接按版本号数字来匹配。这时候可以通过两个方法找兼容版本：

  • 查看TensorFlow Models的发布标签说明：早期版本的标签（比如r1.0、r0.12）会在发布说明里明确标注兼容的TensorFlow版本范围，比如r1.0版本对应TensorFlow v1.0，r0.12对应TensorFlow v0.12。
  • 按发布时间匹配：找到你的TensorFlow版本的发布时间，然后在TensorFlow Models仓库中找同期发布的版本，这个时间点的Models版本大概率和你的TensorFlow版本兼容。比如TensorFlow v1.1发布于2017年3月，你可以找Models在2017年3月前后发布的版本。

另外给你两个实用小建议：

• 切换到Models仓库对应的版本标签后，一定要查看该版本的README文件，里面通常会明确写出支持的TensorFlow版本，这是最靠谱的参考。
• 如果遇到兼容性问题，可以查看该版本Models的issue区，很多旧版本的适配问题已经有其他用户讨论过解决方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cardin