Да, можно узнать версию конкретной нейронной сети, но для этого обычно необходимо знать, какая именно модель нейронной сети была использована. В зависимости от фреймворка и библиотеки, существует несколько способов определения версии модели. 1. TensorFlow: В TensorFlow версия модели хранится в атрибуте `model.__version__`. Например, если у вас есть модель `model`, то для получения версии нужно выполнить `print(model.__version__)`. 2. PyTorch: В PyTorch версия модели обычно не хранится явно в самой модели. Но можно получить версию PyTorch, используемую для обучения или загрузки модели воспользовавшись `torch.__version__`. Для этого выполните код `print(torch.__version__)`. 3. Keras: В Keras версия фреймворка хранится в атрибуте `keras.__version__`. Если у вас есть загруженная модель Keras, вы можете узнать версию фреймворка следующим образом: `print(keras.__version__)`. 4. Другие фреймворки: Для других фреймворков необходимо изучить документацию по конкретному фреймворку, возможно, что версия модели не хранится в прямом доступе, но есть способы ее определения (например, из метаданных или специальных атрибутов). Кроме того, важно отметить, что версия самой модели (как файл) может быть узнана путем анализа структуры файла модели, если он представляет собой формат со специфической информацией о версии. Обычно это не тривиальная задача и требует понимания структуры файла модели и спецификаций используемого формата. В целом, для определения версии конкретной нейронной сети, вам нужно будет изучить документацию по конкретному фреймворку, который использовался при обучении или загрузке модели, и определить способы получения версии. Помните, что версия модели может быть важна для обеспечения совместимости и возможности ее корректной работы.