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TensorFlow

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TensorFlow é uma plataforma de código aberto ponta a ponta para aprendizado de máquina. Possui um ecossistema abrangente e flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores promover o que há de mais moderno em ML e aos desenvolvedores criar e implantar facilmente aplicativos baseados em ML.

O TensorFlow foi originalmente desenvolvido por pesquisadores e engenheiros que trabalham na equipe de Machine Intelligence do Google Brain para conduzir pesquisas em aprendizado de máquina e redes neurais. No entanto, a estrutura é versátil o suficiente para ser usada também em outras áreas.

O TensorFlow fornece APIs Python e C++ estáveis, bem como uma API compatível com versões anteriores não garantida para outras linguagens.

Mantenha-se atualizado com anúncios de lançamento e atualizações de segurança inscrevendo-se em [email protected]. Veja todas as listas de discussão.

Instalar

Consulte o guia de instalação do TensorFlow para o pacote pip, para ativar o suporte de GPU, usar um contêiner Docker e criar a partir da fonte.

Para instalar a versão atual, que inclui suporte para placas GPU habilitadas para CUDA (Ubuntu e Windows) :

$ pip install tensorflow

Outros dispositivos (DirectX e MacOS-metal) são suportados usando plug-ins de dispositivos.

Um pacote menor somente de CPU também está disponível:

$ pip install tensorflow-cpu

Para atualizar o TensorFlow para a versão mais recente, adicione o sinalizador --upgrade aos comandos acima.

Binários noturnos estão disponíveis para teste usando os pacotes tf-nightly e tf-nightly-cpu no PyPi.

Experimente seu primeiro programa TensorFlow

 $ píton

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

Para ver mais exemplos, consulte os tutoriais do TensorFlow.

Diretrizes de contribuição

Se você quiser contribuir com o TensorFlow, revise as diretrizes de contribuição. Este projeto segue o código de conduta do TensorFlow. Ao participar, espera-se que você cumpra este código.

Usamos problemas do GitHub para rastrear solicitações e bugs. Consulte o Fórum do TensorFlow para perguntas gerais e discussões e direcione perguntas específicas para Stack Overflow.

O projeto TensorFlow se esforça para seguir as práticas recomendadas geralmente aceitas no desenvolvimento de software de código aberto.

Diretrizes de patch

Siga estas etapas para corrigir uma versão específica do TensorFlow, por exemplo, para aplicar correções a bugs ou vulnerabilidades de segurança:

Clone o repositório do TensorFlow e mude para a ramificação correspondente à versão desejada do TensorFlow, por exemplo, ramificação r2.8 para a versão 2.8.
Aplique (ou seja, escolha a dedo) as alterações desejadas e resolva quaisquer conflitos de código.
Execute testes do TensorFlow e garanta que eles sejam aprovados.
Crie o pacote pip do TensorFlow a partir da origem.

Status de compilação contínua

Você pode encontrar mais plataformas e configurações com suporte da comunidade na tabela de compilações da comunidade do TensorFlow SIG Build.

Construções oficiais

Tipo de construção	Status	Artefatos
CPU Linux		PyPI
GPU Linux		PyPI
Linux XLA		A definir
macOS		PyPI
CPU do Windows		PyPI
GPU do Windows		PyPI
Android		Download
Framboesa Pi 0 e 1		Py3
Framboesa Pi 2 e 3		Py3
CPU Libtensorflow MacOS	Status temporariamente indisponível	GCS oficial binário noturno
CPU Libtensorflow Linux	Status temporariamente indisponível	GCS oficial binário noturno
GPU Libtensorflow Linux	Status temporariamente indisponível	GCS oficial binário noturno
CPU do Windows Libtensorflow	Status temporariamente indisponível	GCS oficial binário noturno
GPU Libtensorflow para Windows	Status temporariamente indisponível	GCS oficial binário noturno