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TensorFlow は、機械学習用のエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームです。ツール、ライブラリ、コミュニティリソースの包括的で柔軟なエコシステムがあり、研究者は ML の最先端を推進し、開発者は ML を利用したアプリケーションを簡単に構築してデプロイできます。

TensorFlow は元々、Google Brain の Machine Intelligence チーム内で機械学習とニューラルネットワークの研究を行う研究者とエンジニアによって開発されました。ただし、このフレームワークは他の分野でも使用できるほど多用途です。

TensorFlow は、安定した Python および C++ API に加えて、他の言語に対する下位互換性が保証されていない API を提供します。

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インストール

GPU サポートを有効にし、Docker コンテナを使用し、ソースからビルドするには、pip パッケージの TensorFlow インストールガイドを参照してください。

CUDA 対応 GPU カード(Ubuntu および Windows)のサポートを含む現在のリリースをインストールするには:

$ pip install tensorflow

他のデバイス (DirectX および MacOS-metal) は、デバイスプラグインを使用してサポートされます。

より小規模な CPU のみのパッケージも利用できます。

$ pip install tensorflow-cpu

TensorFlow を最新バージョンに更新するには、上記のコマンドに--upgradeフラグを追加します。

Nightly バイナリは、PyPi の tf-nightly および tf-nightly-cpu パッケージを使用してテストできます。

$ パイソン

>>> tensorflow を tf としてインポート>>> tf.add(1, 2).numpy()3>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>> hello.numpy()b'Hello 、TensorFlow!

その他の例については、TensorFlow チュートリアルを参照してください。

投稿ガイドライン

TensorFlow に貢献したい場合は、必ず貢献ガイドラインを確認してください。このプロジェクトは TensorFlow の行動規範に準拠しています。参加することにより、この規範を遵守することが期待されます。

私たちはリクエストやバグの追跡に GitHub の問題を使用しています。一般的な質問やディスカッションについては TensorFlow フォーラムを参照してください。また、特定の質問については Stack Overflow に送ってください。

TensorFlow プロジェクトは、オープンソースソフトウェア開発で一般に受け入れられているベストプラクティスを遵守するよう努めています。

TensorFlow の特定のバージョンにパッチを適用するには、次の手順に従います。たとえば、バグやセキュリティの脆弱性に対する修正を適用します。

TensorFlow リポジトリをクローンし、目的の TensorFlow バージョンに対応するブランチ (たとえば、バージョン 2.8 の場合はブランチr2.8に切り替えます。
必要な変更を適用 (つまり、厳選) し、コードの競合を解決します。
TensorFlow テストを実行し、テストが合格することを確認します。
TensorFlow pip パッケージをソースからビルドします。

TensorFlow SIG Build コミュニティビルドの表では、コミュニティでサポートされているその他のプラットフォームと構成を見つけることができます。