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TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드투엔드 오픈소스 플랫폼입니다. 연구자가 ML의 최첨단 기능을 활용하고 개발자가 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 구축 및 배포할 수 있는 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 포괄적이고 유연한 생태계를 갖추고 있습니다.

TensorFlow는 원래 Google Brain의 기계 지능 팀에서 일하는 연구원과 엔지니어가 기계 학습 및 신경망 연구를 수행하기 위해 개발했습니다. 하지만 이 프레임워크는 다른 영역에서도 사용할 수 있을 만큼 다재다능합니다.

TensorFlow는 안정적인 Python 및 C++ API뿐만 아니라 다른 언어에 대해 보장되지 않는 이전 버전과 호환되는 API도 제공합니다.

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설치하다

GPU 지원을 활성화하고 Docker 컨테이너를 사용하고 소스에서 빌드하려면 pip 패키지에 대한 TensorFlow 설치 가이드를 참조하세요.

CUDA 지원 GPU 카드 (Ubuntu 및 Windows) 에 대한 지원이 포함된 최신 릴리스를 설치하려면 다음을 수행하십시오.

$ pip install tensorflow

다른 장치(DirectX 및 MacOS-metal)는 장치 플러그인을 사용하여 지원됩니다.

더 작은 CPU 전용 패키지도 사용할 수 있습니다.

$ pip install tensorflow-cpu

TensorFlow를 최신 버전으로 업데이트하려면 위 명령에 --upgrade 플래그를 추가하세요.

PyPi에서 tf-nightly 및 tf-nightly-cpu 패키지를 사용하여 Nightly 바이너리를 테스트할 수 있습니다.

 $ 파이썬

 >>> tf로 텐서플로우 가져오기>>> tf.add(1, 2).numpy()3>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>> hello.numpy()b'Hello , 텐서플로우!'

더 많은 예를 보려면 TensorFlow 튜토리얼을 참조하세요.

기여 지침

TensorFlow에 기여하고 싶다면 기여 가이드라인을 반드시 검토하세요. 이 프로젝트는 TensorFlow의 행동 강령을 준수합니다. 참여함으로써 귀하는 이 코드를 유지해야 합니다.

우리는 요청과 버그를 추적하기 위해 GitHub 문제를 사용합니다. 일반적인 질문과 토론은 TensorFlow 포럼을 참조하고, 구체적인 질문은 Stack Overflow에 문의하세요.

TensorFlow 프로젝트는 오픈 소스 소프트웨어 개발에서 일반적으로 인정되는 모범 사례를 준수하려고 노력합니다.

특정 버전의 TensorFlow를 패치하려면(예: 버그나 보안 취약점에 수정 사항을 적용하려면) 다음 단계를 따르세요.

TensorFlow 저장소를 복제하고 원하는 TensorFlow 버전에 해당하는 분기로 전환합니다(예: 버전 2.8의 경우 r2.8 분기).
원하는 변경 사항을 적용(즉, 체리 선택)하고 코드 충돌을 해결합니다.
TensorFlow 테스트를 실행하고 통과하는지 확인하세요.
소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드합니다.

TensorFlow SIG 빌드 커뮤니티 빌드 표에서 더 많은 커뮤니티 지원 플랫폼과 구성을 찾을 수 있습니다.