Конечно, можно узнать версию конкретной нейронной сети, и в данном ответе я поясню, как это следует сделать правильно. Во-первых, версия нейронной сети определяется версией фреймворка глубокого обучения, которую ты используешь, а также версией самой модели нейронной сети. Чтобы узнать версию фреймворка, просто запусти скрипт или код, которые используют этот фреймворк, и обрати внимание на вывод информации или логов, где может быть указана версия используемого фреймворка. Например, для TensorFlow можно использовать следующий код:

python

import tensorflow as tf

print(tf.__version__)

Для PyTorch:

python

import torch

print(torch.__version__)

Если тебе нужно узнать версию конкретной модели нейронной сети, то это может быть более сложной задачей. Версия модели обычно не хранится явно в самой модели, но ты можешь попытаться получить информацию о версии модели, если она сохранялась в процессе обучения. Если модель была обучена с использованием какого-либо среды для машинного обучения (например, TensorFlow или PyTorch), то возможно, в соответствующем объекте модели есть метаданные или информация о версии модели. Для TensorFlow-моделей можно попытаться получить информацию о версии, используя SavedModel CLI (командную строку для работы с сохраненными моделями TensorFlow). Если у тебя есть доступ к исходному коду модели, то ты также можешь искать записи о версии в комментариях или метаданных самого кода. Некоторые разработчики предпочитают включать информацию о версии в комментариях или документации к модели. В общем, узнать версию конкретной нейронной сети иногда может быть нетривиальной задачей, особенно если информация о версии не была явно сохранена при обучении и экспорте модели. Но чем больше контекста ты знаешь о модели (как она была обучена, как была сохранена), тем больше шансов получить информацию о версии. Не стоит забывать, что хранение версий моделей и фреймворков, а также подробной документации об этом, является хорошей практикой в разработке нейронных сетей, так что, если ты разрабатываешь модели, будь внимателен к этому аспекту.