如果你有TensorFlow 2.x:

sess =tf. compat_v1 . session (config=tf. compat_v1 . configproto (log_device_placement=True))

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)

要获得更多关于tensorflow及其选项的信息，您可以使用以下命令:

>> import tensorflow as tf
>> help(tf)

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__

tensorflow版本可以在终端或控制台或任何IDE编辑器(如Spyder或Jupyter notebook等)上进行检查。

检查版本的简单命令:

(py36) C:\WINDOWS\system32>python
Python 3.6.8 |Anaconda custom (64-bit)

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.13.1'

Windows cmd

pip list | FINDSTR tensorflow
OR
pip show tensorflow

Linux

pip list | grep tensorflow
OR
pip show tensorflow