对同一操作系统上不同版本的tensorflow感到困惑

是很常见的情况。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

在同一操作系统上存在不同版本的TensorFlow可能是因为不同的项目或应用程序对TensorFlow的版本有不同的要求。不同版本的TensorFlow可能具有不同的功能、修复了不同的bug或者提供了新的特性。因此，根据具体的需求和项目要求，选择合适的TensorFlow版本是很重要的。

以下是一些关于TensorFlow版本选择的建议和注意事项：

1. 版本兼容性：确保所选的TensorFlow版本与你的操作系统和硬件兼容。TensorFlow官方网站通常会提供有关版本兼容性的信息。
2. 功能需求：根据你的项目需求选择合适的TensorFlow版本。如果你需要使用最新的功能或者修复了特定bug的版本，可以选择最新的稳定版本。如果你的项目对稳定性要求较高，可以选择经过验证的旧版本。
3. 社区支持：考虑选择得到广泛社区支持的版本。这样可以更容易地获取帮助、解决问题和分享经验。
4. 更新频率：了解TensorFlow的更新频率以及官方的支持政策。如果你的项目需要长期维护和支持，选择一个长期支持版本可能更合适。
5. 兼容性测试：在选择新版本的TensorFlow之前，建议在测试环境中进行兼容性测试，以确保新版本与你的代码和依赖项兼容。

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