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TensorFlow는 다음 64비트 시스템에서 테스트 및 지원됩니다.

  • Python 3.5-3.7
  • Ubuntu 16.04 이상
  • Windows 7 이상
  • macOS 10.12.6(Sierra) 이상(GPU 지원 없음)
  • Raspbian 9.0 이상
# 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

Python의 pip 패키지 관리자를 사용해 TensorFlow를 설치하세요.

공식 패키지는 Ubuntu, Windows, macOS, Raspberry Pi를 지원합니다.

CUDA® 지원 카드에 관한 내용은 GPU 가이드를 참조하세요.

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

 docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3  # Download latest stable image
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter # Start Jupyter server

아무런 설치가 필요 없습니다. 머신러닝 교육과 연구의 확산을 목적으로 하는 Google 연구 프로젝트인 Colaboratory를 사용해 브라우저에서 직접 TensorFlow 가이드를 실행하세요. Jupyter 노트북 환경이므로 설정 없이도 사용할 수 있으며, 클라우드에서 전체적으로 사용 및 실행할 수 있습니다. 블로그 게시물 읽기.

첫 ML 앱 빌드하기

웹 및 모바일에서 TensorFlow 모델을 만들고 배포하세요.
TensorFlow.js는 브라우저 및 Node.js에서 ML 모델을 학습 및 배포하기 위한 WebGL 가속 자바스크립트 라이브러리입니다.
TensorFlow Lite는 모바일 및 임베디드 기기용 라이트 솔루션입니다.