Tensorflow 版本与 Tensorboard 版本

Question

我想问一下tensorflow的版本会不会和tensorboard的不同？

我有一个问题(404 问题)，有人建议安装 newer version of tensorboard使用:

pip uninstall tensorflow-tensorboard
pip install tensorboard

我检查了我的版本，它们都是 1.6.0:

from tensorboard import version; print(version.VERSION)
import tensorflow as tf; print(tf.__version__)

1.6.0

此外，由于我不记得单独安装过 tensorboard(虽然我可能会误会这个)，我猜它应该是同一个版本。

所以，我的问题是它们可以有不同的版本吗？ (我想他们可以，因为我们有机会单独安装 tensorboard)。升级一个而不升级另一个是否有意义？后一种情况会不会有一些冲突？

Answer 1

从 TensorFlow 1.3.0 开始，TensorBoard 有了自己的 PyPI 包，但是包之间存在循环依赖，所以当用户安装 TensorFlow 时，他们总是会安装 TensorBoard(这就是为什么你有它安装)。然而，事实是TensorFlow does really not depend on TensorBoard to work和 TensorBoard does not even have a dependency to TensorFlow , 因此这两个包不可能以任何方式相互影响。

关于建议的修复，它告诉您删除 tensorflow-tensorboard 然后安装 tensorboard。这修复了 a known issue from 1.6.0由于将 TensorBoard 包从 tensorflow-tensorboard 重命名为 tensorboard，这在某些情况下造成了麻烦。在您发布的 GitHub 链接中，开发人员建议将 TensorBoard 从 1.5.1 升级到 1.6.0 以解决一个特定问题，因此需要删除包含旧名称并安装新名称。由于您已经安装了 TensorBoard 1.6.0，因此您绝对应该安装 tensorboard，而不是 tensorflow-tensorboard(您可以使用 检查pip list 如果你愿意的话)。要升级到更新的版本，您只需运行:

pip install --upgrade tensorboard