สร้างแพ็คเกจ TensorFlow pip จากแหล่งที่มาและติดตั้งบน Ubuntu Linux และ macOS แม้ว่าคำแนะนำอาจใช้ได้กับระบบอื่นๆ แต่ก็มีการทดสอบและรองรับเฉพาะ Ubuntu และ macOS เท่านั้น
ตั้งค่าสำหรับ Linux และ macOS
ติดตั้งเครื่องมือสร้างต่อไปนี้เพื่อกำหนดค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาของคุณ
ติดตั้ง Python และการอ้างอิงแพ็คเกจ TensorFlow
อูบุนตู
sudo apt install python3-dev python3-pip
แมคโอเอส
ต้องการ Xcode 9.2 หรือใหม่กว่า
ติดตั้งโดยใช้ตัวจัดการแพ็คเกจ Homebrew :
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/opt/python/libexec/bin:$PATH"
# if you are on macOS 10.12 (Sierra) use
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew install python
ติดตั้งการพึ่งพาแพ็คเกจ TensorFlow pip (หากใช้สภาพแวดล้อมเสมือน ให้ละเว้น --user
อาร์กิวเมนต์):
pip install -U --user pip numpy wheel packaging requests opt_einsum
pip install -U --user keras_preprocessing --no-deps
ติดตั้ง Bazel
ในการสร้าง TensorFlow คุณจะต้องติดตั้ง Bazel Bazelisk เป็นวิธีง่ายๆ ในการติดตั้ง Bazel และดาวน์โหลดเวอร์ชัน Bazel ที่ถูกต้องสำหรับ TensorFlow โดยอัตโนมัติ เพื่อความสะดวกในการใช้งาน ให้เพิ่ม bazel
เป็น bazel ที่สามารถเรียกใช้งานได้ใน PATH
ของคุณ
หากไม่มี Bazelisk คุณสามารถ ติดตั้ง Bazel ได้ด้วยตนเอง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้งเวอร์ชัน Bazel ที่ถูกต้องจากไฟล์ .bazelversion ของ TensorFlow
ติดตั้งการสนับสนุน GPU (ไม่บังคับ, Linux เท่านั้น)
ไม่มี การรองรับ GPU สำหรับ macOS
อ่านคู่มือ การสนับสนุน GPU เพื่อติดตั้งไดรเวอร์และซอฟต์แวร์เพิ่มเติมที่จำเป็นในการเรียกใช้ TensorFlow บน GPU
ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด TensorFlow
ใช้ Git เพื่อโคลนที่ เก็บ TensorFlow :
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
repo เริ่มต้นที่สาขาการพัฒนา master
คุณยังสามารถตรวจสอบ สาขาการเผยแพร่ เพื่อสร้าง:
git checkout branch_name # r2.2, r2.3, etc.
ทางเลือก: กำหนดค่าการสร้าง
บิลด์ TensorFlow ได้รับการกำหนดค่าโดยไฟล์ . .bazelrc
ในไดเร็กทอรีรากของที่เก็บ สามารถใช้สคริปต์ ./ ./configure
หรือ ./configure.py
เพื่อปรับการตั้งค่าทั่วไป
หากคุณต้องการเปลี่ยนคอนฟิกูเรชัน ให้รันสคริปต์ ./ ./configure
จากไดเร็กทอรีรูทของที่เก็บ สคริปต์นี้จะแจ้งให้คุณทราบตำแหน่งของการพึ่งพา TensorFlow และขอตัวเลือกการกำหนดค่าบิลด์เพิ่มเติม (เช่น แฟล็กคอมไพเลอร์) โปรดดูรายละเอียดในส่วน เซสชันตัวอย่าง
./configure
นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันไพธอนของสคริปต์นี้ ./configure.py
หากใช้สภาพแวดล้อมเสมือนจริง python configure.py
จะจัดลำดับความสำคัญของเส้นทางภายในสภาพแวดล้อม ในขณะที่ ./ ./configure
จะจัดลำดับความสำคัญของเส้นทางภายนอกสภาพแวดล้อม ในทั้งสองกรณี คุณสามารถเปลี่ยนค่าเริ่มต้นได้
เซสชันตัวอย่าง
ต่อไปนี้แสดงตัวอย่างการเรียกใช้สคริปต์ ./ ./configure
(เซสชันของคุณอาจแตกต่างออกไป):
ตัวเลือกการกำหนดค่า
รองรับ GPU
สำหรับ การรองรับ GPU ให้ตั้งค่า cuda=Y
ระหว่างการกำหนดค่าและระบุเวอร์ชันของ CUDA และ cuDNN หากระบบของคุณติดตั้ง CUDA หรือ cuDNN หลายเวอร์ชัน ให้ตั้งค่าเวอร์ชันอย่างชัดเจนแทนที่จะใช้ค่าดีฟอลต์ ./configure
สร้างลิงก์สัญลักษณ์ไปยังไลบรารี CUDA ของระบบของคุณ ดังนั้นหากคุณอัปเดตพาธไลบรารี CUDA ของคุณ จะต้องเรียกใช้ขั้นตอนการกำหนดค่านี้อีกครั้งก่อนที่จะสร้าง
การเพิ่มประสิทธิภาพ
สำหรับแฟล็กการเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวม ค่าดีฟอลต์ ( -march=native
) จะปรับโค้ดที่สร้างขึ้นสำหรับประเภท CPU ของเครื่องของคุณให้เหมาะสม อย่างไรก็ตาม หากสร้าง TensorFlow สำหรับ CPU ประเภทอื่น ให้พิจารณาการตั้งค่าสถานะการเพิ่มประสิทธิภาพที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ตรวจสอบ คู่มือ GCC สำหรับตัวอย่าง
การกำหนดค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
มี build configs ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าบางส่วนที่สามารถเพิ่มลงในคำสั่ง bazel build
ได้ เช่น:
-
--config=dbg
— สร้างด้วยข้อมูลการดีบัก ดูรายละเอียดได้ที่ CONTRIBUTING.md -
--config=mkl
—รองรับ Intel® MKL-DNN -
--config=monolithic
คอนฟิกูเรชันสำหรับ build แบบสแตติก เสาหินเป็นส่วนใหญ่
สร้างและติดตั้งแพ็คเกจ pip
แพ็คเกจ pip สร้างขึ้นในสองขั้นตอน คำสั่งการ bazel build
โปรแกรม "ตัวสร้างแพ็คเกจ" จากนั้นคุณเรียกใช้ตัวสร้างแพ็คเกจเพื่อสร้างแพ็คเกจ
สร้างตัวสร้างแพ็คเกจ
ใช้ bazel build
เพื่อสร้าง TensorFlow 2.x package-builder ที่รองรับ CPU เท่านั้น :
bazel build [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
รองรับ GPU
วิธีสร้างตัวสร้างแพ็คเกจ TensorFlow พร้อมการรองรับ GPU:
bazel build --config=cuda [--config=option] //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
ตัวเลือกการสร้าง Bazel
โปรดดูการ อ้างอิงบรรทัดคำสั่ง Bazel สำหรับ ตัวเลือกการสร้าง
การสร้าง TensorFlow จากแหล่งที่มาสามารถใช้ RAM จำนวนมากได้ หากระบบของคุณจำกัดหน่วยความจำ ให้จำกัดการใช้ RAM ของ Bazel ด้วย: --local_ram_resources=2048
แพ็คเกจ TensorFlow อย่างเป็นทางการ สร้างขึ้นด้วย toolchain GCC ที่สอดคล้องกับมาตรฐานแพ็คเกจ manylinux2010
สำหรับ GCC 5 และใหม่กว่า สามารถสร้างความเข้ากันได้กับ ABI รุ่นเก่าโดยใช้: --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"
ความเข้ากันได้ของ ABI ช่วยให้มั่นใจได้ว่า ops แบบกำหนดเองที่สร้างขึ้นจากแพ็คเกจ TensorFlow อย่างเป็นทางการยังคงทำงานร่วมกับแพ็คเกจที่สร้างขึ้น GCC 5
สร้างแพ็คเกจ
คำสั่ง bazel build
สร้างไฟล์เรียกทำงานชื่อ build_pip_package
ซึ่งเป็นโปรแกรมที่สร้างแพ็คเกจ pip
รันไฟล์ปฏิบัติการที่แสดงด้านล่างเพื่อสร้างแพ็คเกจ . .whl
ใน /tmp/tensorflow_pkg
วิธีสร้างจากสาขาที่วางจำหน่าย:
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
หากต้องการสร้างจากต้นแบบให้ใช้ --nightly_flag
เพื่อรับการอ้างอิงที่ถูกต้อง:
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package --nightly_flag /tmp/tensorflow_pkg
แม้ว่าจะสามารถสร้างทั้งการกำหนดค่า CUDA และไม่ใช่ CUDA ภายใต้ทรีต้นทางเดียวกัน แต่ขอแนะนำให้เรียกใช้ bazel clean
เมื่อสลับระหว่างการกำหนดค่าทั้งสองนี้ในแผนผังต้นทางเดียวกัน
ติดตั้งแพ็คเกจ
ชื่อไฟล์ของไฟล์ .whl
ที่สร้างขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับเวอร์ชัน TensorFlow และแพลตฟอร์มของคุณ ใช้ pip install
เพื่อติดตั้งแพ็คเกจ เช่น:
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl
สร้างนักเทียบท่า Linux
อิมเมจการพัฒนา Docker ของ TensorFlow เป็นวิธีง่ายๆ ในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมเพื่อสร้างแพ็คเกจ Linux จากแหล่งที่มา อิมเมจเหล่านี้มีซอร์สโค้ดและการอ้างอิงที่จำเป็นสำหรับการสร้าง TensorFlow อยู่แล้ว ไปที่คู่มือ TensorFlow Docker สำหรับคำแนะนำในการติดตั้งและ รายการแท็กรูปภาพที่มี อยู่
CPU เท่านั้น
ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้อิมเมจ :devel
เพื่อสร้างแพ็คเกจเฉพาะ CPU จากซอร์สโค้ด TensorFlow ล่าสุด ตรวจสอบ คู่มือ Docker สำหรับแท็ก -devel
มีอยู่
ดาวน์โหลดอิมเมจการพัฒนาล่าสุดและเริ่มคอนเทนเนอร์ Docker ที่คุณจะใช้สร้างแพ็คเกจ pip :
docker pull tensorflow/tensorflow:devel
docker run -it -w /tensorflow_src -v $PWD:/mnt -e HOST_PERMS="$(id -u):$(id -g)" \ tensorflow/tensorflow:devel bash
git pull # within the container, download the latest source code
คำสั่ง docker docker run
ด้านบนเริ่มทำงานเชลล์ใน /tensorflow_src
ซึ่งเป็นรูทของซอร์สทรี ติดตั้งไดเร็กทอรีปัจจุบันของโฮสต์ในไดเร็กทอรี /mnt
ของคอนเทนเนอร์ และส่งข้อมูลของผู้ใช้โฮสต์ไปยังคอนเทนเนอร์ผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อม
อีกทางหนึ่ง ในการสร้างสำเนาโฮสต์ของ TensorFlow ภายในคอนเทนเนอร์ ให้ติดตั้งแผนผังต้นทางของโฮสต์ที่ไดเร็กทอรี /tensorflow
ของคอนเทนเนอร์:
docker run -it -w /tensorflow -v /path/to/tensorflow:/tensorflow -v $PWD:/mnt \ -e HOST_PERMS="\\((id -u):\\)(id -g)" tensorflow/tensorflow:devel bash
เมื่อตั้งค่าทรีต้นทางแล้ว ให้สร้างแพ็คเกจ TensorFlow ภายในสภาพแวดล้อมเสมือนของคอนเทนเนอร์:
- ทางเลือก: กำหนดค่าบิลด์ ซึ่งจะแจ้งให้ผู้ใช้ตอบคำถามการกำหนดค่าบิลด์
- สร้างเครื่องมือที่ใช้สร้างแพ็คเกจ pip
- เรียกใช้เครื่องมือเพื่อสร้างแพ็คเกจ pip
- ปรับสิทธิ์ความเป็นเจ้าของไฟล์สำหรับภายนอกคอนเทนเนอร์
./configure # if necessary
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /mnt # create package
chown $HOST_PERMS /mnt/tensorflow-version-tags.whl
ติดตั้งและตรวจสอบแพ็คเกจภายในคอนเทนเนอร์:
pip uninstall tensorflow # remove current version
pip install /mnt/tensorflow-version-tags.whl
cd /tmp # don't import from source directory
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
บนเครื่องโฮสต์ของคุณ แพ็คเกจ TensorFlow pip อยู่ในไดเร็กทอรีปัจจุบัน (โดยมีสิทธิ์ผู้ใช้โฮสต์): ./tensorflow- version - tags .whl
รองรับ GPU
Docker เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างการรองรับ GPU สำหรับ TensorFlow เนื่องจากเครื่อง โฮสต์ ต้องการเพียง ไดรเวอร์ NVIDIA® (ไม่จำเป็นต้องติดตั้ง NVIDIA® CUDA® Toolkit ) โปรดดู คู่มือการสนับสนุน GPU และคู่มือ TensorFlow Docker เพื่อตั้งค่า nvidia-docker (Linux เท่านั้น)
ตัวอย่างต่อไปนี้ดาวน์โหลดอิมเมจ TensorFlow :devel-gpu
และใช้ nvidia-docker
เพื่อเรียกใช้คอนเทนเนอร์ที่เปิดใช้งาน GPU อิมเมจการพัฒนานี้ได้รับการกำหนดค่าให้สร้างแพ็คเกจ pip พร้อมการรองรับ GPU:
docker pull tensorflow/tensorflow:devel-gpu
docker run --gpus all -it -w /tensorflow -v $PWD:/mnt -e HOST_PERMS="$(id -u):$(id -g)" \ tensorflow/tensorflow:devel-gpu bash
git pull # within the container, download the latest source code
จากนั้น ภายในสภาพแวดล้อมเสมือนของคอนเทนเนอร์ ให้สร้างแพ็คเกจ TensorFlow พร้อมการรองรับ GPU:
./configure # if necessary
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /mnt # create package
chown $HOST_PERMS /mnt/tensorflow-version-tags.whl
ติดตั้งและตรวจสอบแพ็คเกจภายในคอนเทนเนอร์และตรวจสอบ GPU:
pip uninstall tensorflow # remove current version
pip install /mnt/tensorflow-version-tags.whl
cd /tmp # don't import from source directory
python -c "import tensorflow as tf; print(\"Num GPUs Available: \", len(tf.config.list_physical_devices('GPU')))"
การกำหนดค่าบิลด์ทดสอบแล้ว
ลีนุกซ์
ซีพียู
รุ่น | รุ่นหลาม | คอมไพเลอร์ | สร้างเครื่องมือ |
---|---|---|---|
เทนเซอร์โฟลว์-2.11.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซล 5.3.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.10.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซิล 5.0.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.9.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซิล 5.0.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.8.0 | 3.7-3.10 | GCC 7.3.1 | บาเซล 4.2.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.7.0 | 3.7-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.6.0 | 3.6-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.5.0 | 3.6-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.4.0 | 3.6-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซล 3.1.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.3.0 | 3.5-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซล 3.1.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.2.0 | 3.5-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 2.0.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.1.0 | 2.7, 3.5-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.27.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.0.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.26.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.15.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.26.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.14.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 4.8 | บาเซล 0.24.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.13.1 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 4.8 | บาเซล 0.19.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.12.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.11.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.10.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.9.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.11.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.8.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.10.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.7.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.10.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.6.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.9.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.5.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.8.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.4.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.5.4 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.3.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.4.5 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.2.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.4.5 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.1.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.4.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.0.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.4.2 |
จีพียู
รุ่น | รุ่นหลาม | คอมไพเลอร์ | สร้างเครื่องมือ | cuDNN | CUDA |
---|---|---|---|---|---|
เทนเซอร์โฟลว์-2.11.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซล 5.3.0 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.10.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซิล 5.1.1 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.9.0 | 3.7-3.10 | GCC 9.3.1 | บาเซิล 5.0.0 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.8.0 | 3.7-3.10 | GCC 7.3.1 | บาเซล 4.2.1 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.7.0 | 3.7-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.6.0 | 3.6-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.5.0 | 3.6-3.9 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.4.0 | 3.6-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซล 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.3.0 | 3.5-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซล 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.2.0 | 3.5-3.8 | GCC 7.3.1 | บาเซิล 2.0.0 | 7.6 | 10.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.1.0 | 2.7, 3.5-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.27.1 | 7.6 | 10.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.0.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.26.1 | 7.4 | 10.0 |
tensorflow_gpu-1.15.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 7.3.1 | บาเซล 0.26.1 | 7.4 | 10.0 |
tensorflow_gpu-1.14.0 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 4.8 | บาเซล 0.24.1 | 7.4 | 10.0 |
tensorflow_gpu-1.13.1 | 2.7, 3.3-3.7 | GCC 4.8 | บาเซล 0.19.2 | 7.4 | 10.0 |
tensorflow_gpu-1.12.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.11.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.10.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.15.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.9.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.11.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.8.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.10.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.7.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.9.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.6.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.9.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.5.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.8.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.4.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.5.4 | 6 | 8 |
tensorflow_gpu-1.3.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.4.5 | 6 | 8 |
tensorflow_gpu-1.2.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซิล 0.4.5 | 5.1 | 8 |
tensorflow_gpu-1.1.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.4.2 | 5.1 | 8 |
tensorflow_gpu-1.0.0 | 2.7, 3.3-3.6 | GCC 4.8 | บาเซล 0.4.2 | 5.1 | 8 |
แมคโอเอส
ซีพียู
รุ่น | รุ่นหลาม | คอมไพเลอร์ | สร้างเครื่องมือ |
---|---|---|---|
เทนเซอร์โฟลว์-2.11.0 | 3.7-3.10 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.14 | บาเซล 5.3.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.10.0 | 3.7-3.10 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.14 | บาเซิล 5.1.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.9.0 | 3.7-3.10 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.14 | บาเซิล 5.0.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.8.0 | 3.7-3.10 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.14 | บาเซล 4.2.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.7.0 | 3.7-3.9 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.11 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.6.0 | 3.6-3.9 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.11 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.5.0 | 3.6-3.9 | ส่งเสียงดังจาก xcode 10.11 | บาเซิล 3.7.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.4.0 | 3.6-3.8 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.3 | บาเซล 3.1.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.3.0 | 3.5-3.8 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซล 3.1.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.2.0 | 3.5-3.8 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซิล 2.0.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.1.0 | 2.7, 3.5-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซล 0.27.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.0.0 | 2.7, 3.5-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซล 0.27.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-2.0.0 | 2.7, 3.3-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซล 0.26.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.15.0 | 2.7, 3.3-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode 10.1 | บาเซล 0.26.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.14.0 | 2.7, 3.3-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.24.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.13.1 | 2.7, 3.3-3.7 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.19.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.12.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.11.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.10.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.15.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.9.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.11.0 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.8.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.10.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.7.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.10.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.6.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.8.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.5.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.8.1 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.4.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.5.4 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.3.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซิล 0.4.5 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.2.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซิล 0.4.5 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.1.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.4.2 |
เทนเซอร์โฟลว์-1.0.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.4.2 |
จีพียู
รุ่น | รุ่นหลาม | คอมไพเลอร์ | สร้างเครื่องมือ | cuDNN | CUDA |
---|---|---|---|---|---|
tensorflow_gpu-1.1.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.4.2 | 5.1 | 8 |
tensorflow_gpu-1.0.0 | 2.7, 3.3-3.6 | เสียงดังกราวจาก xcode | บาเซล 0.4.2 | 5.1 | 8 |