如果你使用的是anaconda发行版的Python，

$ conda list | grep tensorflow
tensorflow    1.0.0       py35_0    conda-forge

使用Jupyter Notebook (IPython Notebook)检查

In [1]: import tensorflow as tf
In [2]: tf.__version__
Out[2]: '1.0.0'

如果您已经通过pip安装，只需运行以下命令

$ pip show tensorflow
Name: tensorflow
Version: 1.5.0
Summary: TensorFlow helps the tensors flow

如果你有TensorFlow 2.x:

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

这取决于你是如何安装TensorFlow的。我将使用TensorFlow安装说明中使用的相同标题来构造这个答案。

Pip安装

Run:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'  # for Python 2
python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'  # for Python 3

注意，在某些Linux发行版中，python是符号链接到/usr/bin/python3的，所以在这些情况下使用python而不是python3。

pip list | grep tensorflow for python2或pip3 list | grep tensorflow for python3也将显示安装的tensorflow版本。

Virtualenv安装

Run:

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'  # for both Python 2 and Python 3

pip list | grep tensorflow也会显示安装的tensorflow版本。

例如，我已经在Python 3的virtualenv中安装了TensorFlow 0.9.0。所以，我得到:

$ python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
0.9.0

$ pip list | grep tensorflow
tensorflow (0.9.0)

Windows cmd

pip list | FINDSTR tensorflow
OR
pip show tensorflow

Linux

pip list | grep tensorflow
OR
pip show tensorflow

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__