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我们在以下 64 位系统上测试过 TensorFlow,并且这些系统支持 TensorFlow:

  • Python 3.5–3.7
  • Ubuntu 16.04 或更高版本
  • Windows 7 或更高版本
  • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本(不支持 GPU)
  • Raspbian 9.0 或更高版本
# 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

使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TensorFlow。

官方软件包支持 Ubuntu、Windows、macOS 和 Raspberry Pi 系统。

有关支持 CUDA® 的卡,请参阅 GPU 指南

TensorFlow Docker 映像已经过配置,可运行 TensorFlow。Docker 容器可在虚拟环境中运行,是设置 GPU 支持的最简单方法。

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

无需安装,可直接在浏览器中使用 Colaboratory 运行 TensorFlow 教程。Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习知识和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。 阅读博文

构建首个机器学习应用

创建和部署网页版和移动版 TensorFlow 模型。
TensorFlow.js 是一个采用 WebGL 加速技术的 JavaScript 库,用于在浏览器中使用 Node.js 训练和部署机器学习模型。
TensorFlow Lite 是针对移动设备和嵌入式设备提供的精简解决方案。