Tensorflow-一个面向每个人的开源机器学习框架

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`Documentation`

TensorFlow是一个端到端的机器学习开源平台。它有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，使研究人员能够使用ML推动最先进的技术，开发人员可以轻松地构建和部署基于ML的应用程序

TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织内谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性，可以广泛应用于其他领域

TensorFlow提供稳定的Python和C++API，以及不保证向后兼容的其他语言API

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安装

请参阅PIP包的TensorFlow安装指南，要启用GPU支持，请使用Docker容器，并从源代码构建

要安装当前版本(包括对启用CUDA的GPU卡(Ubuntu和Windows)的支持)，请执行以下操作：

$ pip install tensorflow

此外，还提供了一个较小的仅限CPU的软件包：

$ 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

夜间二进制文件可用于在PyPI上使用tf-nighly和tf-nighly-cpu包进行测试

$ python

>>> import tensorflow as 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

如果您想对TensorFlow做出贡献，请务必查看贡献指南。该项目遵循TensorFlow的行为准则。通过参与，您应该遵守本守则

我们使用GitHub问题来跟踪请求和错误，有关一般问题和讨论，请参阅TensorFlow讨论，并请将具体问题直接指向Stack Overflow

TensorFlow项目致力于遵守开源软件开发中公认的最佳实践：

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

Build Type	Status	Artifacts
Linux CPU		PyPI
Linux GPU		PyPI
Linux XLA		TBA
macOS		PyPI
Windows CPU		PyPI
Windows GPU		PyPI
Android
Raspberry Pi 0 and 1		Py3
Raspberry Pi 2 and 3		Py3
Libtensorflow MacOS CPU	Status Temporarily Unavailable	Nightly Binary Official GCS
Libtensorflow Linux CPU	Status Temporarily Unavailable	Nightly Binary Official GCS
Libtensorflow Linux GPU	Status Temporarily Unavailable	Nightly Binary Official GCS
Libtensorflow Windows CPU	Status Temporarily Unavailable	Nightly Binary Official GCS
Libtensorflow Windows GPU	Status Temporarily Unavailable	Nightly Binary Official GCS