TensorFlow

TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算开源软件库。图的节点表示数学运算，节点之间的边表示流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的架构使你能在无需重写代码的情况下，将计算在桌面端、服务端或移动端部署到一个或多个 CPU 和 GPU 中。TensorFlow 还包含 TensorBoard，它是一个数据可视化工具包。

TensorFlow 最初由 Google 机器智能研究机构内的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发，用于进行机器学习和深度神经网络研究。此系统一般足以适用于各种其他领域。

TensorFlow 提供了稳定的 Python API 和 C 语言 API，以及没有向后兼容性保证的如 C++、Go、Java、JavaScript 和 Swift 等 API。

你可以通过订阅 announce@tensorflow.org 来及时获得 TensorFlow 最新的公告及更新等信息。

安装

在安装 TensorFlow 页面中查看关于稳定二进制版的安装或从源码安装的安装步骤。

喜欢挑战的人也可以尝试我们的开发版：

开发版 pip 包

我们非常高兴发布 TensorFlow 的开发版，现在 pypi 提供开发版的 pip 包 tf-nightly 和 tf-nightly-gpu 项目。在干净的环境中简单运行 pip install tf-nightly 或 pip install tf-nightly-gpu 即可安装 TensorFlow 开发版。我们为 Linux、Mac 和 Windows 提供 CPU 和 GPU 支持。

开启你的第一个 TensorFlow 程序

shell

$ python

python

>>> import tensorflow as tf
>>> tf.enable_eager_execution()
>>> tf.add(1, 2)
3
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> hello.numpy()
'Hello, TensorFlow!'

在 tensorflow.org 的教程页面中了解更多有关如何在 TensorFlow 中执行特定任务的示例吧。

持续构建状态

官方构建

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		Py2 Py3
Raspberry Pi 2 and 3		Py2 Py3

社区支持下的构建

Build Type	Status	Artifacts
IBM s390x		TBA
IBM ppc64le CPU		TBA
IBM ppc64le GPU		TBA
Linux CPU with Intel® MKL-DNN Nightly		Nightly
Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 2.7 Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 3.5 Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 3.6		1.10.0 py2.7 1.10.0 py3.5 1.10.0 py3.6