如何验证安装的 spaCy 版本？
How to verify installed spaCy version?
我已经为我的 NLP 项目安装了 spaCy 和 python。
我已经使用 pip 安装了它。如何验证安装的 spaCy 版本？
使用
pip install -U spacy
验证安装的 spaCy 版本的命令是什么？
如果您使用 pip 安装，您可以尝试使用 pip list 找到它并使用 pip show <name>
获取版本信息
你也可以python -m spacy info。如果您要更新现有安装，您可能需要 运行 python -m spacy validate，以检查您已有的模型是否与刚安装的版本兼容。
如果您正在使用 python3，您可以使用您的包管理器 (pip) pip3 list 并找到 spacy 的版本。
Python 2.7+ pip list 完成工作
使用命令-python -m spacy info查看spacy版本
如果你问自己：如何找到任何 Python pkg 版本？
这一个也应该被使用，而不仅仅是 Spacy ofc:
最简单的（如果你使用 pip 安装它）：
pip show spacy #pip3 if you installed it using pip3
或：
python -m spacy --version
或者...只是 运行 python（安装 Spacy 的版本）并使用 版本 方法
如果您想知道您正在使用的任何 Python pkg（软件包）的版本，这每次都对您有用！
运行:
python
>> import spacy
>> print(spacy.__version__)
或者，要么：
python -m spacy --version
或
python3 -m spacy --version #depends where it is install (python or python3)
另一种获取 Spacy 版本和依赖项的方法是使用：pip freeze requirements.txt。有关 Mac 和 Windows 操作系统的官方文档，请参阅 this link。
我发现这种方法的主要好处是您可以获得所有依赖项以及版本的列表。图书馆通常对版本非常挑剔。使用这种方法，您可以与您的合作者分享 requirements.txt，然后他们也可以一起去 :)
编辑：
感谢 hc_dev 的宝贵意见。
只需使用 !python -m spacy info 获取 Jupyter notebook 的详细信息，删除 ! 以进行正常的 python 命令检查。
检查上面的屏幕截图以查看结果详细信息。
谢谢
我已经为我的 NLP 项目安装了 spaCy 和 python。
我已经使用 pip 安装了它。如何验证安装的 spaCy 版本？
使用
pip install -U spacy
验证安装的 spaCy 版本的命令是什么？
如果您使用 pip 安装，您可以尝试使用 pip list 找到它并使用 pip show <name>
你也可以python -m spacy info。如果您要更新现有安装，您可能需要 运行 python -m spacy validate，以检查您已有的模型是否与刚安装的版本兼容。
如果您正在使用 python3，您可以使用您的包管理器 (pip) pip3 list 并找到 spacy 的版本。
Python 2.7+ pip list 完成工作
使用命令-python -m spacy info查看spacy版本
如果你问自己：如何找到任何 Python pkg 版本？ 这一个也应该被使用，而不仅仅是 Spacy ofc:
最简单的（如果你使用 pip 安装它）：
pip show spacy #pip3 if you installed it using pip3
或：
python -m spacy --version
或者...只是 运行 python（安装 Spacy 的版本）并使用 版本 方法
如果您想知道您正在使用的任何 Python pkg（软件包）的版本，这每次都对您有用！
运行:
python
>> import spacy
>> print(spacy.__version__)
或者，要么：
python -m spacy --version
或
python3 -m spacy --version #depends where it is install (python or python3)
另一种获取 Spacy 版本和依赖项的方法是使用：pip freeze requirements.txt。有关 Mac 和 Windows 操作系统的官方文档，请参阅 this link。
我发现这种方法的主要好处是您可以获得所有依赖项以及版本的列表。图书馆通常对版本非常挑剔。使用这种方法，您可以与您的合作者分享 requirements.txt，然后他们也可以一起去 :)
编辑： 感谢 hc_dev 的宝贵意见。
只需使用 !python -m spacy info 获取 Jupyter notebook 的详细信息，删除 ! 以进行正常的 python 命令检查。
检查上面的屏幕截图以查看结果详细信息。
谢谢