宣布TensorFlow开发者峰会2020 了解更多

Install TensorFlow 2

TensorFlow在以下64位系统上经过测试和支持:

  • 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

Download a package

使用Python的pip软件包管理器安装TensorFlow.

适用于Ubuntu,Windows,macOS和Raspberry Pi的官方软件包.

有关支持CUDA®的卡,请参阅GPU指南 .

Run a TensorFlow container

TensorFlow Docker映像已配置为运行TensorFlow. Docker容器在虚拟环境中运行,并且是设置GPU支持的最简单方法.

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

Google Colab: An easy way to learn and use TensorFlow

无需安装-使用Colaboratory直接在浏览器中运行TensorFlow教程Colaboratory是一个Google研究项目,旨在帮助传播机器学习教育和研究. 这是一个Jupyter笔记本环境,不需要安装即可使用,并且完全在云中运行. 阅读博客文章 .

Build your first ML app

Create and deploy TensorFlow models on web and mobile.

Web developers

TensorFlow.js是一个WebGL加速的JavaScript库,用于在浏览器和Node.js中训练和部署ML模型.

Mobile developers

TensorFlow Lite是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.