查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 import tensorflow as tf tf.__version__ # 查看版本 tf.__path__ # 查看安装路径 查看TensorFlow版本的另一种方法 sudo pip3 show tensorflow-gpu # GPU版 sudo pip3 show tensorflow # 非GPU版 查看TensorFlow版本的另一种方法 $ python Python 3.6.7 (default, Oct

import tensorflow as tf tf.__version__ __看着是一个下划线,实际上是两个下划线,中间有空格 tf.__path_

python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 2 python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 3

>>>import tensorflow as tf >>>tf.__version__ __是两个下划线,中间有空格 >>>tf.__path_  

http://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76861052 由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf.__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.__path__ 注意是双下划线

Google发布了TensorFlow1.4正式版 在anaconad搜索依旧是1.2的版本,通过一番查阅,找到了方法 1,打开anaconda-prompt 2,激活你要安装的环境 activate 环境名称 3,查看各个版本: anaconda search -t conda tensorflow 4,找到自己pc环境对应的最新TensorFlow后,查看安装命令 anaconda show <USER/PACKAGE> 5,输入y,确认要下载安装的包就可以了. 6,查看版本和安装路径,

Prisma这个应用,你可能很熟悉.这是一个能将不同的绘画风格,迁移到照片中,形成不同艺术风格的图片. 2017年4月,美国康奈尔大学和Adobe的一个研究团队在arvix上通过论文“Deep Photo Style Transfer”, 提出一种叫做“深度摄影风格转换”的演化技术,能将一张照片的风格,迁移到另一张照片中.原论文作者给出了Ubuntu14.04系统下的Torch实现,但是该Torch代码实现需要配置复杂的MATLAB环境,但是浙大的LouieYang将该Torch实现转换成了Te

前言 由于不经常使用linux,每当使用的时候就是安装软件,安装软件的时候就要选择安装包平台,是32位的还是64位的.这时候突然发现不知道怎么查,于是百度.虽然轻而易举百度出来,但仍旧没有自己的笔记看起来舒服.所以,还是记录下来. 辨识标准 首先要清楚什么样标识是32位的,什么样的是64位的. PC server X86 系列 I386--I686 都是32位 x86_64 是 64位 查看位数命令 命令实在是不要太多,为了防止选择性障碍,一致选择第一种方式,后面的仅作为补充. 方法1: [ro

安装Centos的时候,一般会自带默认安装python2.x 一般用python -V可以查看python版本. 我当时安装的时候,运行了那个语句,但是却显示了一大堆出来,虽然里面也带有版本信息,但是明显累赘了, 我遇到的坑就是大小写的区分 大家一定要注意大小写,我因为这个重新安装了一次python

查看内核版本信息的两个命令: uname -a cat /proc/version 查看系统版本的命令: lsb_release -a more /etc/issue cat /etc/redhat-release rpm -q redhat-release (只适用于redhat)