</>復(fù)制代碼
pip show tensorflow
或者
</>復(fù)制代碼
conda list tensorflow
這將顯示TensorFlow的版本信息,包括版本號(hào)、安裝路徑等。
2. 在Python中查看版本
如果你已經(jīng)在Python中導(dǎo)入了TensorFlow,那么可以使用以下命令來查看版本:
</>復(fù)制代碼
python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
這將打印出當(dāng)前TensorFlow的版本號(hào)。
3. 在命令行中查看版本
如果你正在使用命令行運(yùn)行TensorFlow程序,那么可以使用以下命令來查看版本:
</>復(fù)制代碼
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
這將在命令行中打印出當(dāng)前TensorFlow的版本號(hào)。
總結(jié):
查找TensorFlow版本的方法有很多種,包括查看安裝時(shí)的版本、在Python中查看版本以及在命令行中查看版本等。無論你使用哪種方法,了解你正在使用的TensorFlow版本是非常重要的,以確保你的代碼能夠正常運(yùn)行。
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摘要:近日它們交鋒的戰(zhàn)場(chǎng)就是動(dòng)態(tài)計(jì)算圖,誰能在這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì),誰就把握住了未來用戶的流向。所以動(dòng)態(tài)框架對(duì)虛擬計(jì)算圖的構(gòu)建速度有較高的要求。動(dòng)態(tài)計(jì)算圖問題之一的多結(jié)構(gòu)輸入問題的高效計(jì) 隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)框架之間競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈,新老框架紛紛各顯神通,想要在廣大DeepLearner的服務(wù)器上占據(jù)一席之地。近日它們交鋒的戰(zhàn)場(chǎng)就是動(dòng)態(tài)計(jì)算圖,誰能在這場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì),誰就把握住了未來用戶的流...
當(dāng)你使用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí),及時(shí)升級(jí)到最新版本的TensorFlow是非常重要的。TensorFlow的最新版本通常會(huì)提供更好的性能和更多的功能。在本文中,我將向您展示如何升級(jí)TensorFlow。 首先,您需要確定您當(dāng)前正在使用的TensorFlow版本。您可以在Python中使用以下代碼來查看: python import tensorflow as tf pri...
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