怎么查看我的TensorFlow 2.1版本

可以在 python 环境下运行以下代码来查看当前安装的 TensorFlow 版本：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

如果安装的是 GPU 版本的 TensorFlow，可以使用以下代码来查看：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.is_gpu_available())

这会输出 TensorFlow 的版本号以及是否支持 GPU 加速。

相关问题

tensorflow2.1安装

要安装TensorFlow 2.1，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Anaconda Prompt或命令行窗口。
2. 创建一个新的环境，可以使用以下命令：conda create -n TF2.1 python=3.7。这将创建一个名为TF2.1的环境，并安装Python 3.7。
3. 激活环境，可以使用以下命令：conda activate TF2.1。
4. 安装Cuda Toolkit 10.1，可以使用以下命令：conda install cudatoolkit=10.1。如果你的电脑没有GPU，可以跳过这一步。
5. 安装Cudnn 7.6，可以使用以下命令：conda install cudnn=7.6。如果这一步报错，可能是因为网络问题导致链接断开，而不是电脑不支持。
6. 安装TensorFlow 2.1，可以使用以下命令：pip install tensorflow==2.1 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com。这将从豆瓣源安装TensorFlow，加快下载速度。
7. 验证安装是否成功，可以使用以下命令：python，然后在Python环境中输入import tensorflow as tf和tf.__version__。如果成功安装，将会显示出TensorFlow的版本号。

请注意，这只是其中一种安装TensorFlow 2.1的方法，可以根据自己的需求和环境进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

tensorflow 2.1安装cpu

要安装TensorFlow 2.1的CPU版本，可以按照以下步骤进行操作:

首先，创建一个新的conda环境。可以使用以下命令创建一个名为tensorflow2_env的环境，并指定Python版本为3.7：

conda create --name tensorflow2_env python=3.7

然后，激活新创建的环境。使用以下命令激活tensorflow2_env环境：

conda activate tensorflow2_env

接下来，安装TensorFlow 2.1。使用以下命令安装TensorFlow 2.1的CPU版本：

pip install tensorflow==2.1

安装完成后，可以使用以下代码来测试TensorFlow是否成功安装：

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

这将打印出安装的TensorFlow版本号，如果显示为2.1，则表示安装成功了。

需要注意的是，安装TensorFlow-GPU版本比安装CPU版本要复杂一些。如果你的系统支持GPU并且你想要使用GPU加速，可以考虑安装TensorFlow-GPU版本。但如果没有GPU或者不需要GPU加速，安装CPU版本就足够了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>