TensorFlow 版本配套关系表
TensorFlow 是一个开源的人工智能机器学习库，由 Google 开发。它提供了一个灵活的平台，允许开发者构建和训练机器学习模型。然而，TensorFlow 的不同版本之间存在着一些差异，例如支持的 Python 版本、编译器、Build 工具、cuDNN 和 CUDA 版本等。这使得开发者在选择合适的 TensorFlow 版本时感到困惑。
本文主要介绍 TensorFlow 不同版本之间的配套关系，包括 Linux、Mac 和 Windows 三个平台。通过了解这些关系，开发者可以更好地选择合适的 TensorFlow 版本，避免版本不兼容问题。
Linux 平台
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在 Linux 平台上，TensorFlow 的不同版本支持的 Python 版本、编译器、Build 工具、cuDNN 和 CUDA 版本如下：
* tensorflow-1.6.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 GCC 4.8 编译器，Build 工具为 Bazel 0.9.0，cuDNN 和 CUDA 版本未指定。
* tensorflow_gpu-1.6.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 GCC 4.8 编译器，Build 工具为 Bazel 0.9.0，cuDNN 和 CUDA 版本为 7.9。
* tensorflow-1.5.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 GCC 4.8 编译器，Build 工具为 Bazel 0.8.0，cuDNN 和 CUDA 版本未指定。
* tensorflow_gpu-1.5.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 GCC 4.8 编译器，Build 工具为 Bazel 0.8.0，cuDNN 和 CUDA 版本为 7.9。
Mac 平台
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在 Mac 平台上，TensorFlow 的不同版本支持的 Python 版本、编译器、Build 工具、cuDNN 和 CUDA 版本如下：
* tensorflow-1.6.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 Clang from Xcode 编译器，Build 工具为 Bazel 0.8.1，cuDNN 和 CUDA 版本未指定。
* tensorflow-1.5.0：支持 Python 2.7、3.3-3.6，使用 Clang from Xcode 编译器，Build 工具为 Bazel 0.8.1，cuDNN 和 CUDA 版本未指定。
Windows 平台
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在 Windows 平台上，TensorFlow 的不同版本支持的 Python 版本、编译器、Build 工具、cuDNN 和 CUDA 版本如下：
* tensorflow-1.6.0：支持 Python 3.5-3.6，使用 MSVC 2015 update 3 编译器，Build 工具为 Cmake v3.6.3，cuDNN 和 CUDA 版本未指定。
* tensorflow_gpu-1.6.0：支持 Python 3.5-3.6，使用 MSVC 2015 update 3 编译器，Build 工具为 Cmake v3.6.3，cuDNN 和 CUDA 版本为 7.9。
TensorFlow 的不同版本之间存在着一些差异，例如支持的 Python 版本、编译器、Build 工具、cuDNN 和 CUDA 版本等。了解这些关系可以帮助开发者更好地选择合适的 TensorFlow 版本，避免版本不兼容问题。
