GitHub - xitu/tensorflow-docs: TensorFlow 官方文档中文版 V1.7
source link: https://github.com/xitu/tensorflow-docs
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README.md
TensorFlow Docs 是由掘金翻译计划实时维护的 TensorFlow 官方文档中文版,维护者为全球各大公司开发人员和各著名高校研究者及学生。欢迎大家加入维护团队,欢迎提 Issue 和 PR,参与之前请阅读文档维护说明。
- 译者团队正在向 TensorFlow V1.7 官方中文文档更新
- 相关术语表:TensorFlow 术语表,人工智能术语表
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Documentation
Linux CPU
Linux GPU
Mac OS CPU
Windows CPU
Android
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)。 这种灵活的架构允许你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。
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。
独立的 whl 文件
- Linux CPU-only: Python 2 (构建历史) / Python 3.4 (构建历史) / Python 3.5 (构建历史) / Python 3.6 (构建历史)
- Linux GPU: Python 2 (构建历史) / Python 3.4 (构建历史) / Python 3.5 (构建历史) / Python 3.6 (构建历史)
- Mac CPU-only: Python 2 (构建历史) / Python 3 (构建历史)
- Windows CPU-only: Python 3.5 64-bit (构建历史) / Python 3.6 64-bit (构建历史)
- Windows GPU: Python 3.5 64-bit (构建历史) / Python 3.6 64-bit (构建历史)
- Android: demo APK, native libs (构建历史)
开启你的第一个 TensorFlow 程序
$ python
>>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> sess.run(hello) 'Hello, TensorFlow!' >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> sess.run(a + b) 42 >>> sess.close()
贡献指南
如果你想参与贡献 TensorFlow,请先查看我们的 贡献指南。此项目遵循 TensorFlow 项目规范。我们期望你能遵循此规范。
我们还使用 GitHub issues 来跟进 requests 和 bugs。对于一般性问题和讨论请查看 TensorFlow 讨论,或直接在 Stack Overflow 提问。
TensorFlow 项目致力于遵守开源软件开发中普遍接受的最佳实践:
更多信息
你可以在 tensorflow.org 社区页 了解更多关于参与 TensorFlow 社区的方法。
文档管理团队
LeviDing
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pkuwwt
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John Jiang
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lsvih
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foxxnuaa
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