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TensorFlow è testato e supportato sui seguenti sistemi a 64 bit:

  • Python 3.7–3.9
  • Ubuntu 16.04 o successivo
  • Windows 7 o versioni successive (con C ++ Redistributable )
  • macOS 10.12.6 (Sierra) o successivo (nessun supporto GPU)
# 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

Installare tensorflow con gestore di pacchetti pip di Python.

Pacchetti ufficiali disponibili per Ubuntu, Windows e macOS.

Consultare la guida di GPU per schede CUDA® abilitati.

Leggi la guida all'installazione di pip

Le immagini tensorflow Docker sono già configurati per funzionare tensorflow. Una finestra mobile corre container in un ambiente virtuale ed è il modo più semplice per configurare il supporto GPU .

 docker pull tensorflow/tensorflow:latest  # Download latest stable image
 docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter  # Start Jupyter server
Leggi la guida all'installazione di Docker

No installazione necessaria-eseguire i tutorial tensorflow direttamente nel browser con Colaboratory , un progetto di ricerca di Google creato per aiutare la macchina Diffondere istruzione e la ricerca di apprendimento. È un ambiente notebook Jupyter che non richiede alcuna configurazione per essere utilizzato e viene eseguito interamente nel cloud. Leggi il post .

Crea la tua prima app ML

Crea e distribuisci modelli TensorFlow su Web e dispositivi mobili.
TensorFlow.js è una libreria JavaScript accelerata da WebGL per addestrare e distribuire modelli ML nel browser, Node.js, dispositivi mobili e altro ancora.
TensorFlow Lite è una soluzione leggera per dispositivi mobili e integrati.