| TensorFlow 1.x和2.x在API、执行方式、依赖性等方面存在显著差异： API和执行方式： TensorFlow 1.x要求用户手动拼接抽象语法树（图形），并通过调用`session.run()`来编译和执行这些操作。 TensorFlow 2.x引入了Eager执行模式，使得代码的执行类似于Python的常规方式，不再需要显式的`session.run()`调用。 此外，2.x中的图形和会话感觉像是实现细节，不再需要用户手动处理。 依赖性： TensorFlow 1.x严重依赖隐式全局名称空间，而2.x版本不再有这样的依赖。在2.x中，全局变量不再需要，并且`tf.control_dependencies()`不再需要，因为所有代码行都是按顺序执行的。 兼容性： TensorFlow 2.0发布于2019年9月，它带来了许多改进，包括对动态计算图的支持和简单易用性的提升。然而，2.x版本并不向下兼容，这意味着不能在1.x版本的代码上直接升级到2.x。 生态系统： 在TensorFlow 2.x中，Keras成为了生态系统中的核心部分，涵盖了机器学习工作流的各个方面。使用TensorFlow的方式主要是通过Keras来构建和训练模型。 其他变化： TensorFlow 2.x中不再包含`tf.Session`、`tf.app`、`tf.flags`和`tf.logging`等API。
综上所述，TensorFlow 1.x和2.x在API设计、执行模型、依赖关系以及生态系统等方面都存在显著差异。 |
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