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

  • macOS 10.12.6 (Sierra) o successivo (nessun supporto GPU)
  • Raspbian 9.0 o successivo 
# 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

Installa TensorFlow con il gestore di pacchetti pip di Python.

Pacchetti ufficiali disponibili per Ubuntu, Windows, macOS e Raspberry Pi.

Consulta la guida GPU per le schede abilitate per CUDA®.

Leggi la guida all'installazione di pip

Le immagini Docker di TensorFlow sono già configurate per eseguire TensorFlow. Un container Docker viene eseguito 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

Nessuna installazione necessaria: esegui i tutorial di TensorFlow direttamente nel browser con Colaboratory , un progetto di ricerca di Google creato per aiutare a diffondere l'istruzione e la ricerca sull'apprendimento automatico. È un ambiente notebook Jupyter che non richiede alcuna configurazione per essere utilizzato e viene eseguito interamente nel cloud. Leggi il post del blog .

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Crea e distribuisci modelli TensorFlow su Web e dispositivi mobili.
TensorFlow.js è una libreria JavaScript con accelerazione WebGL per addestrare e distribuire modelli ML nel browser e per Node.js.
TensorFlow Lite è una soluzione leggera per dispositivi mobili e incorporati.