如果你有TensorFlow 2.x:

sess =tf. compat_v1 . session (config=tf. compat_v1 . configproto (log_device_placement=True))

import tensorflow as tf

print(tf.VERSION)

要获得更多关于tensorflow及其选项的信息，您可以使用以下命令:

>> import tensorflow as tf
>> help(tf)

在TensorFlow最新版本1.14.0中

特遣部队。版本

已弃用，而不是这种用法

tf.version.VERSION

错误:

WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
The name tf.VERSION is deprecated. Please use tf.version.VERSION instead.

轻松获取KERAS和TENSORFLOW版本号——> 在terminal中执行如下命令:

[username@usrnm: ~] python3

> > import努力;打印(大声__version__)。

使用TensorFlow后端。

2.2.4

>>导入tensorflow作为tf;打印(tf.__version__)

1.12.0

几乎python中的每个普通包都将变量.__version__赋值给当前版本。因此，如果你想找到某些软件包的版本，你可以做以下工作

import a
a.__version__

对于张量流是这样的

import tensorflow as tf
tf.version.VERSION

对于tensorflow的旧版本(低于0.10)，请使用tf.__version__