检查 TensorFlow 版本

如果你是 TensorFlow 的用户或开发人员，检查版本是一个重要的任务。在本文中，我们将探讨如何检查 TensorFlow 的版本，并为你提供一些用例和代码示例。

检查 TensorFlow 版本的方法

在 TensorFlow 中，你可以使用以下方法之一来检查当前已安装的版本：

1. 使用 tf.__version__ 属性
2. 打印 TensorFlow 的安装信息
3. 在命令行中运行 pip freeze

方法 1：使用 tf.__version__ 属性

使用 tf.__version__ 属性是最简单的方法，它将返回当前安装的 TensorFlow 版本:

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

这将输出类似于以下内容的输出：

2.3.1

方法 2：打印 TensorFlow 的安装信息

如果你想查看更多关于 TensorFlow 的安装信息，你可以运行以下代码：

import tensorflow as tf

tf.debugging.set_log_device_placement(True)

# 打印版本和配置信息
print(tf.version.VERSION)
print(tf.config.list_physical_devices())

这将输出类似于以下内容的信息：

2.3.1
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU')]

方法 3：在命令行中运行 pip freeze

在命令行中运行 pip freeze 命令会列出当前安装的 Python 包及其版本。你可以查找 "tensorflow" 条目来查找 TensorFlow 的版本：

pip freeze | grep tensorflow

这将在命令行中输出类似于以下内容的信息：

tensorflow==2.3.1
tensorflow-datasets==4.0.1
tensorflow-estimator==2.3.0
tensorflow-metadata==0.25.0
tensorflow-probability==0.11.0

结论

在本文中，我们探讨了如何检查 TensorFlow 版本的几种常见方法。无论你是 TensorFlow 的新手还是有经验的开发人员，这些技巧都将有助于你了解你正在使用的版本及其功能，以便更好地使用 TensorFlow。