Tensorflow 版本与 Tensorboard 版本

我想问一下tensorflow版本是否可以与tensorboard版本不同？

我有个问题 （404 problem），有人建议安装一个新版本的张量板 https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/982 using:

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

另外，因为我不记得单独安装张量板（不过我可能会弄错），我猜它应该是同一版本。

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

自从 TensorFlow1.3.0，TensorBoard 有自己的 PyPI 包，但包之间存在循环依赖关系，因此当用户安装 TensorFlow 时，他们总是会附带 TensorBoard（这就是安装它的原因）。然而，事实是TensorFlow 确实不依赖于 TensorBoard 来工作 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/12567 and TensorBoard 甚至不依赖于 TensorFlow https://pypi.python.org/pypi/tensorboard，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。这修复了一个已知问题1.6.0 https://github.com/tensorflow/tensorboard/releases/tag/1.6.0由于将 TensorBoard 包重命名为tensorflow-tensorboard to tensorboard，这在某些情况下引起了麻烦。在您发布的 GitHub 链接中，开发人员建议从1.5.1 to 1.6.0要解决一个特定问题，因此需要删除旧名称的软件包并安装新名称。既然你已经有了 TensorBoard1.6.0，你绝对应该有tensorboard已安装，未安装tensorflow-tensorboard（你可以检查pip list如果你想）。要升级到较新的版本，您只需运行：

pip install --upgrade tensorboard