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TensorFlow 2.0 ベータ版を利用可能

TensorFlow 2.0 ベータ版のプレビュー リリースをインストールします。CUDA® 対応のカードについては、GPU ガイドをご覧ください。

 pip install tensorflow==2.0.0-beta0 

TensorFlow をインストールする

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

  • 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
# Current stable release for CPU-only
pip install tensorflow
# Preview nightly build for CPU-only (unstable) pip install tf-nightly
# Install TensorFlow 2.0 Beta pip install tensorflow==2.0.0-beta0

パッケージをダウンロードする

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 コンテナを実行する

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                  # Download latest image
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow # Start a Jupyter notebook server

Google Colab: TensorFlow の簡単な学習および使用方法

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。Colaboratory は完全にクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境であり、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。

ウェブ デベロッパー

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。

モバイル デベロッパー

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。