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__

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)

Tensorflow的版本可以通过以下简单的步骤在jupyter笔记本上检查。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)  # for Python 3

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

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

对于python 3.6.2:

import tensorflow as tf

print(tf.version.VERSION)