在tensorflow以及keras安装目录查询操作(windows下)

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在TensorFlow安装目录查询操作

在Windows下，我们可以使用以下步骤查询TensorFlow的安装目录：

打开命令提示符（cmd）。
输入以下命令：pip show tensorflow。
在输出中查找“Location”字段，该字段的值即为TensorFlow的安装目录。

示例1：查询TensorFlow的安装目录

pip show tensorflow

输出：

Name: tensorflow
Version: 2.4.1
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: packages@tensorflow.org
License: Apache 2.0
Location: c:\users\username\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages
Requires: six, numpy, wheel, absl-py, tensorboard, keras-preprocessing, protobuf, grpcio, opt-einsum, termcolor, astunparse, google-pasta, h5py, typing-extensions, wrapt, gast, flatbuffers, keras-nightly, tensorflow-estimator
Required-by:

在这个示例中，我们使用pip show tensorflow命令查询TensorFlow的安装目录。我们在输出中查找“Location”字段，该字段的值即为TensorFlow的安装目录。

在Keras安装目录查询操作

在Windows下，我们可以使用以下步骤查询Keras的安装目录：

打开命令提示符（cmd）。
输入以下命令：pip show keras。
在输出中查找“Location”字段，该字段的值即为Keras的安装目录。

示例2：查询Keras的安装目录

pip show keras

输出：

Name: Keras
Version: 2.4.3
Summary: Deep Learning for humans
Home-page: https://keras.io/
Author: Francois Chollet
Author-email: francois.chollet@gmail.com
License: MIT
Location: c:\users\username\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages
Requires: numpy, h5py, pyyaml, scipy
Required-by:

在这个示例中，我们使用pip show keras命令查询Keras的安装目录。我们在输出中查找“Location”字段，该字段的值即为Keras的安装目录。