컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

TensorFlow는 다음 64비트 시스템에서 테스트 및 지원됩니다.

  • macOS 10.12.6(Sierra) 이상(GPU 지원 없음)
  • GPU를 포함하여 Windows 10 19044 이상을 통한 WSL2(실험적)
# 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

패키지 다운로드

Python의 pip 패키지 관리자로 TensorFlow를 설치합니다.

Ubuntu, Windows 및 macOS에서 사용할 수 있는 공식 패키지.

pip 설치 가이드 읽기

TensorFlow Docker 이미지 는 이미 TensorFlow를 실행하도록 구성되어 있습니다. Docker 컨테이너는 가상 환경에서 실행되며 GPU 지원을 설정하는 가장 쉬운 방법입니다.

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

설치할 필요가 없습니다. 기계 학습 교육 및 연구의 보급을 돕기 위해 만든 Google 연구 프로젝트인 Colaboratory 를 사용하여 브라우저에서 직접 TensorFlow 자습서 를 실행하세요. 설정이 필요 없고 클라우드에서 완전히 실행되는 Jupyter 노트북 환경입니다. 블로그 게시물을 읽으십시오 .

첫 번째 ML 앱 빌드

웹 및 모바일에서 TensorFlow 모델을 만들고 배포합니다.

웹 개발자

TensorFlow.js는 브라우저, Node.js, 모바일 등에서 ML 모델을 교육하고 배포하기 위한 WebGL 가속 JavaScript 라이브러리입니다.

모바일 개발자

TensorFlow Lite는 모바일 및 임베디드 장치를 위한 경량 솔루션입니다.