我需要找到我安装了哪个版本的TensorFlow。我使用的是Ubuntu 16.04长期支持。


当前回答

为了了解任何版本的python库,如果您的库是使用pip安装的,则使用以下命令。

pip show tensorflow

上述命令的输出信息如下所示:-

Name: tensorflow
Version: 2.3.0
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: packages@tensorflow.org
License: Apache 2.0
Location: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages
Requires: astunparse, wheel, keras-preprocessing, gast, tensorflow-estimator, opt-einsum, tensorboard, protobuf, absl-py, six, wrapt, termcolor, numpy, grpcio, scipy, google-pasta, h5py
Required-by: fancyimpute

其他回答

我从源代码安装了Tensorflow 0.12rc,下面的命令给了我版本信息:

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

回显如下图所示:

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)

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

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__

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'