Attend the Women in ML Symposium on December 7 Register now
Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.

TensorFlow протестирован и поддерживается в следующих 64-битных системах:

  • macOS 10.12.6 (Sierra) или новее (без поддержки графического процессора)
  • WSL2 через Windows 10 19044 или выше, включая графические процессоры (экспериментальная версия)
# 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

Установите TensorFlow с помощью менеджера пакетов Python pip .

Официальные пакеты доступны для Ubuntu, Windows и macOS.

Образы TensorFlow Docker уже настроены для запуска TensorFlow. Контейнер Docker работает в виртуальной среде и является самым простым способом настроить поддержку графического процессора.

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

Установка не требуется — запускайте учебные пособия по TensorFlow прямо в браузере с помощью Colaboratory , исследовательского проекта Google, созданного для распространения образования и исследований в области машинного обучения. Это среда ноутбука Jupyter, которая не требует настройки для использования и полностью работает в облаке. Прочитайте сообщение в блоге .

Создайте свое первое приложение машинного обучения

Создавайте и развертывайте модели TensorFlow в Интернете и на мобильных устройствах.
TensorFlow.js — это библиотека JavaScript с ускорением WebGL для обучения и развертывания моделей машинного обучения в браузере, Node.js, мобильных устройствах и т. д.
TensorFlow Lite — это легкое решение для мобильных и встроенных устройств.