コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

TensorFlowは、次の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。

  • macOS 10.12.6(Sierra)以降(GPUサポートなし)
  • GPUを含むWindows10 19044以降を介したWSL2(実験的)
# 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

Pythonのpipパッケージマネージャーを使用してTensorFlowをインストールします。

Ubuntu、Windows、macOSで利用できる公式パッケージ。

TensorFlow Dockerイメージは、TensorFlowを実行するようにすでに構成されています。 Dockerコンテナは仮想環境で実行され、GPUサポートを設定する最も簡単な方法です。

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

インストールは必要ありません。機械学習の教育と研究の普及を支援するために作成されたGoogleの研究プロジェクトであるColaboratoryを使用して、ブラウザでTensorFlowチュートリアルを直接実行します。これは、セットアップを必要とせず、完全にクラウドで実行されるJupyterノートブック環境です。ブログ投稿を読んでください

最初の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、ブラウザ、Node.js、モバイルなどでMLモデルをトレーニングおよびデプロイするためのWebGL高速化JavaScriptライブラリです。
TensorFlow Liteは、モバイルおよび組み込みデバイス向けの軽量ソリューションです。