Save the date! Google I/O returns May 18-20 Register now
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

تم اختبار TensorFlow ودعمه على أنظمة 64 بت التالية:

  • macOS 10.12.6 (Sierra) أو أحدث (لا يدعم GPU)
  • Raspbian 9.0 أو أحدث
# 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

قم بتثبيت TensorFlow مع مدير حزمة Python pip .

تتوفر الحزم الرسمية لـ Ubuntu و Windows و macOS و Raspberry Pi.

انظر دليل GPU للبطاقات التي تدعم CUDA.

تم تكوين صور TensorFlow Docker بالفعل لتشغيل TensorFlow. تعمل حاوية Docker في بيئة افتراضية وهي أسهل طريقة لإعداد دعم GPU .

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

لا يلزم التثبيت - قم بتشغيل دروس TensorFlow التعليمية مباشرة في المتصفح باستخدام Colaboratory ، وهو مشروع بحثي من Google تم إنشاؤه للمساعدة في نشر تعليم وأبحاث التعلم الآلي. إنها بيئة دفتر ملاحظات Jupyter لا تتطلب أي إعداد للاستخدام وتعمل بالكامل في السحابة. اقرأ منشور المدونة .

أنشئ تطبيق ML الأول الخاص بك

إنشاء نماذج TensorFlow ونشرها على الويب والجوال.
TensorFlow.js هي مكتبة جافا سكريبت WebGL مُسرَّعة لتدريب نماذج ML ونشرها في المستعرض و Node.js.
TensorFlow Lite هو حل خفيف الوزن للأجهزة المحمولة والمدمجة.