com.tensorflow

شفرة المصدر الأخرى

TensorFlow

تنزيل

TensorFlow عبارة عن منصة مفتوحة المصدر شاملة للتعلم الآلي. إنه يحتوي على نظام بيئي شامل ومرن من الأدوات والمكتبات وموارد المجتمع التي تتيح للباحثين دفع أحدث ما توصلت إليه تكنولوجيا التعلم الآلي والمطورين لبناء ونشر التطبيقات التي تدعم التعلم الآلي بسهولة.

تم تطوير TensorFlow في الأصل من قبل باحثين ومهندسين يعملون ضمن فريق Machine Intelligence في Google Brain لإجراء أبحاث في مجال التعلم الآلي والشبكات العصبية. ومع ذلك، فإن الإطار متعدد الاستخدامات بدرجة كافية لاستخدامه في مجالات أخرى أيضًا.

يوفر TensorFlow واجهات برمجة تطبيقات Python وC++ مستقرة، بالإضافة إلى واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع الإصدارات السابقة غير مضمونة للغات الأخرى.

كن على اطلاع دائم بإعلانات الإصدارات والتحديثات الأمنية من خلال الاشتراك في [email protected]. الاطلاع على جميع القوائم البريدية.

ثَبَّتَ

راجع دليل تثبيت TensorFlow للتعرف على حزمة النقطة، لتمكين دعم GPU، واستخدام حاوية Docker، والبناء من المصدر.

لتثبيت الإصدار الحالي، والذي يتضمن دعمًا لبطاقات GPU التي تدعم CUDA (Ubuntu وWindows) :

$ pip install tensorflow

يتم دعم الأجهزة الأخرى (DirectX وMacOS-metal) باستخدام المكونات الإضافية للجهاز.

تتوفر أيضًا حزمة أصغر لوحدة المعالجة المركزية فقط:

$ pip install tensorflow-cpu

لتحديث TensorFlow إلى الإصدار الأحدث، قم بإضافة علامة --upgrade إلى الأوامر المذكورة أعلاه.

الثنائيات الليلية متاحة للاختبار باستخدام حزم tf-nightly وtf-nightly-cpu على PyPi.

جرب برنامج TensorFlow الأول

 $ بيثون

 >>> استيراد Tensorflow كـ tf >>> tf.add(1, 2).numpy()3 >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>> hello.numpy()b'Hello ، TensorFlow!'

لمزيد من الأمثلة، راجع دروس TensorFlow.

المبادئ التوجيهية للمساهمة

إذا كنت تريد المساهمة في TensorFlow، فتأكد من مراجعة إرشادات المساهمة. يلتزم هذا المشروع بقواعد سلوك TensorFlow. من خلال المشاركة، يتوقع منك الحفاظ على هذا الرمز.

نحن نستخدم مشكلات GitHub لتتبع الطلبات والأخطاء، يرجى مراجعة منتدى TensorFlow للحصول على الأسئلة العامة والمناقشة، ويرجى توجيه أسئلة محددة إلى Stack Overflow.

يسعى مشروع TensorFlow إلى الالتزام بأفضل الممارسات المقبولة عمومًا في تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر.

إرشادات التصحيح

اتبع هذه الخطوات لتصحيح إصدار معين من TensorFlow، على سبيل المثال، لتطبيق الإصلاحات على الأخطاء أو الثغرات الأمنية:

انسخ مستودع TensorFlow وقم بالتبديل إلى الفرع المقابل لإصدار TensorFlow المطلوب، على سبيل المثال، الفرع r2.8 للإصدار 2.8.
قم بتطبيق (أي اختيار) التغييرات المطلوبة وحل أي تعارضات في التعليمات البرمجية.
قم بإجراء اختبارات TensorFlow وتأكد من اجتيازها.
قم ببناء حزمة TensorFlow pip من المصدر.

حالة البناء المستمر

يمكنك العثور على المزيد من الأنظمة الأساسية والتكوينات المدعومة من المجتمع في جدول بناء مجتمع TensorFlow SIG Build.

البنيات الرسمية

نوع البناء	حالة	التحف
وحدة المعالجة المركزية لينكس		بايبي
وحدة معالجة الرسومات لينكس		بايبي
لينكس XLA		سيتم تحديده لاحقًا
ماك		بايبي
وحدة المعالجة المركزية ويندوز		بايبي
وحدة معالجة الرسومات ويندوز		بايبي
أندرويد		تحميل
راسبيري باي 0 و 1		PY3
راسبيري باي 2 و 3		PY3
وحدة المعالجة المركزية Libtensorflow MacOS	الحالة غير متاحة مؤقتًا	ثنائي ليلي GCS الرسمي
وحدة المعالجة المركزية ليبتنسورفلو لينكس	الحالة غير متاحة مؤقتًا	ثنائي ليلي GCS الرسمي
وحدة معالجة الرسومات Libtensorflow Linux	الحالة غير متاحة مؤقتًا	ثنائي ليلي GCS الرسمي
وحدة المعالجة المركزية لنظام التشغيل Windows Libtensorflow	الحالة غير متاحة مؤقتًا	ثنائي ليلي GCS الرسمي
Libtensorflow ويندوز GPU	الحالة غير متاحة مؤقتًا	ثنائي ليلي GCS الرسمي