conda 环境中的 TensorFlow 版本不匹配答案

【问题标题】：Tensorflow version mismatch on conda environmentsconda 环境中的 TensorFlow 版本不匹配
【发布时间】：2020-03-30 01:09:26
【问题描述】：

我最初错误地安装了 tf-nightly，后来又卸载了它。现在，我在两个不同的 conda 环境（tf1.14-gpu 和 tf2.0-gpu）上安装了两个不同版本的 tensorflow。当我执行命令时

conda list -n tf1.14-gpu tensorflow 它显示以下输出

# Name                    Version                   Build  Channel
tensorflow                1.14.0          gpu_py36h3fb9ad6_0  
tensorflow-base           1.14.0          gpu_py36he45bfe2_0  
tensorflow-estimator      1.14.0                     py_0  
tensorflow-gpu            1.14.0               h0d30ee6_0

当我执行命令 conda list -n tf2.0-gpu tensorflow 时，它会显示以下输出

# Name                    Version                   Build  Channel
tensorflow                2.1.0           gpu_py36h2e5cdaa_0  
tensorflow-base           2.1.0           gpu_py36h6c5654b_0  
tensorflow-estimator      2.1.0              pyhd54b08b_0  
tensorflow-gpu            2.1.0                h0d30ee6_0

但是在两种环境中，当我导入 tensorflow 并检查其版本时，它会提供与 '2.2.0-dev20200218' 相同的输出，我认为这是 tensorflow 每晚构建的版本。我无法将这个版本用于我现有的模型。我尝试卸载 anaconda 并使用 tensorflow 1.14 和 tensorflow 2.0 重新安装两个环境，但它的 tensorflow 版本仍然显示与'2.2.0-dev20200218' 相同。知道如何克服这个问题吗？

【问题讨论】：

您确定您正在使用正确的环境运行 Python 程序吗？您是否尝试过直接从命令行运行只检查版本的脚本？
是的。我激活 conda 环境，然后运行 python 脚本。我已经直接检查了环境的 python shell 中的 tensorflow 版本。无论环境如何，它都给我与2.2.0-dev20200218相同的tf版本

标签： python tensorflow jupyter-notebook anaconda conda

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题。您是否有可能使用 pip 而不是 Conda 安装了tf-nightly？但是当你运行import tensorflow as tf; print(tf.__version__)时，它会选择全局 pip 版本，这很难摆脱？

附言对不起，我发帖而不是评论。还没有 50 点声望。

【讨论】：

我终于解决了。我不知道如何，但不知何故 tensorflow-nightly 仍然存在于 .local/lib/python3.6/site-packages 中，并且它总是被导入。当我尝试卸载 tf-nightly 时，它显示未安装。所以，我手动删除了包，现在一切正常。