Save the date! Google I/O returns May 18-20 Register now
Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

TensorFlow протестирован и поддерживается в следующих 64-битных системах:

  • macOS 10.12.6 (Sierra) или новее (без поддержки графического процессора)
  • Raspbian 9.0 или новее
# 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 менеджером пип пакета Python.

Официальные пакеты доступны для Ubuntu, Windows, macOS и Raspberry Pi.

См. Руководство по графическому процессору для карт с поддержкой CUDA®.

Образы TensorFlow Docker уже настроены для запуска TensorFlow. Контейнер Docker работает в виртуальной среде и представляет собой самый простой способ 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 материалы 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. Прочтите 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 и для Node.js.
TensorFlow Lite - легкое решение для мобильных и встраиваемых устройств.