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TensorFlow は以下の 64 ビットシステムでテストされ、サポートされています。

  • Python 3.5–3.7
  • Ubuntu 16.04 以降
  • Windows 7 以降
  • macOS 10.12.6(Sierra)以降(GPU はサポート対象外)
  • Raspbian 9.0 以降
# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip
# Current stable release for CPU and GPU pip install tensorflow
# Or try the preview build (unstable) pip install tf-nightly

TensorFlow のインストールでは Python の pip パッケージ マネージャーを使用します。

公式パッケージは、Ubuntu、Windows、macOS、Raspberry Pi で使用できます。

CUDA® 対応のカードについては、GPU ガイドをご覧ください。

TensorFlow Docker イメージは、TensorFlow を実行できるようにすでに設定されています。Docker コンテナは仮想環境で実行されます。このコンテナを使用することで、GPU サポートを極めて簡単にセットアップできます。

 docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3  # Download latest stable image
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter # Start Jupyter server

インストールは必要ありません。TensorFlow チュートリアルは、機械学習の教育や研究の促進を目的とした Google 研究プロジェクトである Colaboratory により、ブラウザで直接実行できます。完全にクラウドで実行される Jupyter Notebook 環境を特別な設定なしにご利用いただけます。詳しくは、ブログ投稿をご覧ください。

初めての ML アプリを作成する

TensorFlow モデルを作成してウェブとモバイルにデプロイします。
TensorFlow.js は WebGL によって高速化された JavaScript ライブラリであり、機械学習モデルのトレーニングとデプロイをブラウザで、Node.js に対して行います。
TensorFlow Lite はモバイル デバイスや組み込みデバイスに適した軽量ソリューションです。