pip show tensorflow或者
conda list tensorflow這將顯示TensorFlow的版本信息,包括版本號、安裝路徑等。 2. 在Python中查看版本 如果你已經在Python中導入了TensorFlow,那么可以使用以下命令來查看版本:
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)這將打印出當前TensorFlow的版本號。 3. 在命令行中查看版本 如果你正在使用命令行運行TensorFlow程序,那么可以使用以下命令來查看版本:
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"這將在命令行中打印出當前TensorFlow的版本號。 總結: 查找TensorFlow版本的方法有很多種,包括查看安裝時的版本、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行。
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摘要:近日它們交鋒的戰(zhàn)場就是動態(tài)計算圖,誰能在這場戰(zhàn)爭中取得優(yōu)勢,誰就把握住了未來用戶的流向。所以動態(tài)框架對虛擬計算圖的構建速度有較高的要求。動態(tài)計算圖問題之一的多結構輸入問題的高效計 隨著深度學習的發(fā)展,深度學習框架之間競爭也日益激烈,新老框架紛紛各顯神通,想要在廣大DeepLearner的服務器上占據一席之地。近日它們交鋒的戰(zhàn)場就是動態(tài)計算圖,誰能在這場戰(zhàn)爭中取得優(yōu)勢,誰就把握住了未來用戶的流...
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