如何检查TensorFlow版本?使用6种不同的方法

2021年11月20日16:47:08 发表评论 5,144 次浏览

介绍

TensorFlow 是最著名的机器学习包之一。了解系统上的版本至关重要,因为不同的构建有不同的选项。根据安装方法,有多种方法可以检查 TensorFlow 版本。

TensorFlow如何查看版本本文展示了如何通过六种不同的方式检查 TensorFlow 版本,包括TensorFlow查看版本的办法和示例。

先决条件

  • 已安装 Python 2 或 Python 3
  • 已安装 TensorFlow(试试我们的指南:如何在 CentOS上安装 TensorFlow,如何在 Ubuntu 上安装 TensorFlow GPU)。
  • 访问 CLI 或 IDE

注:推荐的版本是我们在安装Python 3导轨的Python 3.按照一个:如何在CentOS 7安装Python 3,如何在CentOS 8安装Python 3,如何在Ubuntu上安装Python 3,如何在安装Python窗户。

在 Python 中检查 TensorFlow 版本

如何检查TensorFlow版本?检查 TensorFlow 版本的最简单方法是通过Python IDE 或代码编辑器。该库具有用于显示基本信息的内置方法。

要在 Python 中打印 TensorFlow 版本,请输入:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

TensorFlow 较新版本

TensorFlow 2.x 版本提供了一种打印 TensorFlow 版本的方法。

要检查你的系统上是哪一个,请使用:

import tensorflow as tf
print(tf.version.VERSION)

TensorFlow 旧版本

TensorFlow 1.x 检查库版本的方法略有不同。通过运行以下命令在 Python 中打印较旧的 TensorFlow 版本:

import tensorflow as tf
print(tf.VERSION)

在 CLI 中检查 TensorFlow 版本

TensorFlow查看版本的办法:使用python命令在 CLI 中通过 Python 调用显示 TensorFlow 版本。使用该-c选项执行代码。

如果你的机器安装了多个 Python 实例,请使用该python<version>命令。

在 Linux 终端中检查 TensorFlow 版本

通过运行在终端中打印 TensorFlow 版本:

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

如果系统上有多个 Python 实例,请使用:

python<version> -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

例如:

如何检查TensorFlow版本?使用6种不同的方法

在 Windows 命令行中检查 TensorFlow 版本

TensorFlow如何查看版本?通过运行以下命令在命令行中显示 TensorFlow 版本:

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
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通过将版本号添加到python命令来检查特定版本的 Python :

python<version> -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

在 Pip 中检查 TensorFlow 版本

如何检查TensorFlow版本?安装 Python 库的最常见方法是使用 pip 包管理器。有两种方法可以使用 pip 打印版本。

注意:如果你要安装的PIP包管理器,试试我们的指南:如何在CentOS7安装皮普,如何在CentOS8安装皮普,如何在Debian安装皮普,如何在Ubuntu上安装皮普,如何在Windows上安装皮普.

方法一:使用pip show

TensorFlow查看版本的办法:该pip show命令打印任何已安装包的信息。

要显示 TensorFlow 数据,请运行以下命令:

pip show tensorflow
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方法二:使用pip list

pip list命令显示使用pip install. 在Linux中,使用grep命令过滤结果:

pip list | grep tensorflow
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对于 Windows,使用findstr过滤pip list结果:

pip list | findstr "tensorflow"
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在虚拟环境中检查 TensorFlow 版本

如何检查TensorFlow版本?TensorFlow 文档建议通过虚拟环境安装平台。在检查版本之前激活虚拟环境。

步骤 1:激活虚拟环境

要激活虚拟环境,请使用适合你的操作系统的命令:

对于 Linux,运行:

virtualenv <environment name>

对于 Windows,请使用:

<environment name>\Scripts\activate

环境在 CLI 中显示为活动的:

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第 2 步:检查版本

TensorFlow查看版本的办法:使用python -corpip show命令检查环境中的版本。

例如:

pip show tensorflow
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在 Anaconda 中检查 TensorFlow 版本

TensorFlow如何查看版本?Anaconda 使用conda包管理器进行安装。conda list显示所有使用conda install.

对于 Linux,使用以下grep命令过滤结果:

conda list | grep tensorflow

对于 Windows,结合使用conda listfindstr命令来打印 TensorFlow 版本:

conda list | findstr "tensorflow"
如何检查TensorFlow版本?使用6种不同的方法

注意: conda 包管理器随所有 Anaconda 和 Miniconda 版本一起提供。要安装蟒蛇,按照我们的指南:如何在CentOS7安装蟒蛇,如何在CentOS8安装蟒蛇,如何在Ubuntu上安装蟒蛇。

在 Jupyter Notebook 中检查 TensorFlow 版本

Jupyter Notebook 直接在环境中运行命令和 Python 代码。在 Jupyter Notebooks 中有两种方法可以检查 TensorFlow 版本。

方法 1:使用导入

TensorFlow查看版本的办法:导入 TensorFlow 库并通过运行以下代码打印版本:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
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方法 2:使用 Pip

如何检查TensorFlow版本?使用pip带有感叹号的命令显示 TensorFlow 版本:

!pip show tensorflow
如何检查TensorFlow版本?使用6种不同的方法

注意:了解如何升级或降级 TensorFlow。

结论

TensorFlow如何查看版本?本教程介绍了如何在不同环境下针对不同情况检查 TensorFlow 版本。有关其他 TensorFlow 材料,请查看我们对PyTorch 与 TensorFlow 的比较。

木子山

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