Compruebe si las versiones 2.xx y 1.xx de Tensorflow están instaladas correctamente en el sistema Linux

problema de versión

Después de consultar los datos, se descubre que la mayoría de los métodos para verificar si Tensorflow se instaló correctamente están en la versión 1.xx. Si usa la versión 1.xx directamente para probar el código, se informará un error:

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

El motivo de este problema es que tf.Session() es el código en tensorflow1.X, por lo que debe modificar el código.

Código de prueba para Tensorflow 1.xx:

import tensorflow as tf                     # 导入TensorFlow模块,并缩写为tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)   #使用TensorFlow的constant方法创建一个字符串Tensor,其值为'Hello, YNNU'
sess = tf.Session()                         # 创建一个TensorFlow Session对象,该对象用于启动图,调用图中的op
print(sess.run(hello))                      # 调用Session的run方法运行hello op。run方法需要传入要运行的op或者Tensor,这里传入hello Tensor。
                                            # sess.run会把hello Tensor运算成一个字符串的值,并返回。

Código de prueba para Tensorflow 2.xx:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
hello = tf.constant("Hello,YNNU")
sess = tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(hello))

Resultados reales de las pruebas para Tensorflow versión 2.6

Desde que instalé la versión 2.6 de tensorflow, aquí está la demostración real de los resultados experimentales de la versión 2.xx, de la siguiente manera:

Resumir

Lo anterior es para probar si las versiones 2.xx y 1.xx de Tensorflow se instalaron correctamente en el sistema Linux. Los académicos prueban de acuerdo con sus propias versiones. Por favor, apóyennos mucho, ¡gracias!