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TensorFlow

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TensorFlow es una plataforma de código abierto de un extremo a otro para el aprendizaje automático. Tiene un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios que permite a los investigadores impulsar lo último en ML y a los desarrolladores crear e implementar fácilmente aplicaciones basadas en ML.

TensorFlow fue desarrollado originalmente por investigadores e ingenieros que trabajan dentro del equipo de Machine Intelligence de Google Brain para realizar investigaciones sobre aprendizaje automático y redes neuronales. Sin embargo, el marco es lo suficientemente versátil como para usarse también en otras áreas.

TensorFlow proporciona API estables de Python y C++, así como una API compatible con versiones anteriores no garantizada para otros lenguajes.

Manténgase actualizado con anuncios de lanzamiento y actualizaciones de seguridad suscribiéndose a [email protected]. Ver todas las listas de correo.

Instalar

Consulte la guía de instalación de TensorFlow para el paquete pip, para habilitar la compatibilidad con GPU, usar un contenedor Docker y compilar desde el código fuente.

Para instalar la versión actual, que incluye soporte para tarjetas GPU habilitadas para CUDA (Ubuntu y Windows) :

$ pip install tensorflow

Otros dispositivos (DirectX y MacOS-metal) son compatibles mediante complementos de dispositivo.

También está disponible un paquete más pequeño solo para CPU:

$ pip install tensorflow-cpu

Para actualizar TensorFlow a la última versión, agregue el indicador --upgrade a los comandos anteriores.

Los binarios nocturnos están disponibles para realizar pruebas utilizando los paquetes tf-nightly y tf-nightly-cpu en PyPi.

Pruebe su primer programa TensorFlow

 $ pitón

 >>> importar tensorflow como tf>>> tf.add(1, 2).numpy()3>>> hola = tf.constant('¡Hola, TensorFlow!')>>> hola.numpy()b'Hola ¡TensorFlow!'

Para obtener más ejemplos, consulte los tutoriales de TensorFlow.

Pautas de contribución

Si desea contribuir a TensorFlow, asegúrese de revisar las pautas de contribución. Este proyecto se adhiere al código de conducta de TensorFlow. Al participar, se espera que respete este código.

Usamos problemas de GitHub para rastrear solicitudes y errores; consulte el Foro de TensorFlow para preguntas y debates generales, y dirija sus preguntas específicas a Stack Overflow.

El proyecto TensorFlow se esfuerza por cumplir con las mejores prácticas generalmente aceptadas en el desarrollo de software de código abierto.

Directrices de parcheo

Siga estos pasos para parchear una versión específica de TensorFlow, por ejemplo, para aplicar correcciones a errores o vulnerabilidades de seguridad:

Clone el repositorio de TensorFlow y cambie a la rama correspondiente a la versión de TensorFlow que desee, por ejemplo, la rama r2.8 para la versión 2.8.
Aplique (es decir, seleccione) los cambios deseados y resuelva cualquier conflicto de código.
Ejecute pruebas de TensorFlow y asegúrese de que pasen.
Compile el paquete pip de TensorFlow desde el código fuente.

Estado de construcción continua

Puede encontrar más plataformas y configuraciones compatibles con la comunidad en la tabla de compilaciones de la comunidad de TensorFlow SIG Build.

Construcciones oficiales

Tipo de construcción	Estado	Artefactos
Procesador Linux		PyPI
GPU de Linux		PyPI
LinuxXLA		por confirmar
macos		PyPI
CPU de Windows		PyPI
GPU de Windows		PyPI
Androide		Descargar
Frambuesa Pi 0 y 1		Py3
Frambuesa Pi 2 y 3		Py3
CPU MacOS Libtensorflow	Estado temporalmente no disponible	GCS oficial binario nocturno
CPU Linux Libtensorflow	Estado temporalmente no disponible	GCS oficial binario nocturno
GPU Linux Libtensorflow	Estado temporalmente no disponible	GCS oficial binario nocturno
CPU de Windows Libtensorflow	Estado temporalmente no disponible	GCS oficial binario nocturno
GPU de Windows Libtensorflow	Estado temporalmente no disponible	GCS oficial binario nocturno