tensorflow下载 - tensorflow源码下载

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TensorFlow 是一个用于机器学习的端到端开源平台。它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，使研究人员能够推动机器学习领域的最先进技术，并使开发人员能够轻松构建和部署机器学习驱动的应用程序。

TensorFlow 最初是由 Google Brain 机器智能团队的研究人员和工程师开发的，用于进行机器学习和神经网络研究。然而，该框架具有足够的通用性，也可以用于其他领域。

TensorFlow 提供稳定的 Python 和 C++ API，以及针对其他语言的无保证向后兼容的 API。

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安装

请参阅 pip 包的 TensorFlow 安装指南，以启用 GPU 支持、使用 Docker 容器并从源代码构建。

要安装当前版本，其中包括对启用 CUDA 的 GPU 卡（Ubuntu 和 Windows）的支持：

$ pip install tensorflow

使用设备插件支持其他设备（DirectX 和 MacOS-metal）。

还提供更小的仅 CPU 封装：

$ pip install tensorflow-cpu

要将 TensorFlow 更新到最新版本，请在上述命令中添加--upgrade标志。

每晚二进制文件可用于使用 PyPi 上的 tf-nightly 和 tf-nightly-cpu 包进行测试。

$ 蟒蛇

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

有关更多示例，请参阅 TensorFlow 教程。

如果您想为 TensorFlow 做出贡献，请务必查看贡献指南。该项目遵守 TensorFlow 的行为准则。通过参与，您应该遵守此准则。

我们使用 GitHub issues 来跟踪请求和错误，请参阅 TensorFlow 论坛了解一般问题和讨论，并将具体问题直接发送至 Stack Overflow。

TensorFlow 项目致力于遵守开源软件开发中普遍接受的最佳实践。

请按照以下步骤修补特定版本的 TensorFlow，例如，修复错误或安全漏洞：

您可以在 TensorFlow SIG Build 社区构建表中找到更多社区支持的平台和配置。