TensorFlow:修订间差异

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docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter  
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter  
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{{了解更多
|[https://www.tensorflow.org/install TensorFlow 安装]
}}
== 基础知识 ==
===张量 tensor ===
张量(tensor)是多维数组,类似[[NumPy]]的ndarray。
{{了解更多
|[https://www.tensorflow.org/guide/tensor TensorFlow 指南:张量]
}}
===变量 Variable ===
==资源==
==资源==
===网站===
===网站===
*[https://www.tensorflow.org/ TensorFlow 官网]
*TensorFlow 官网 :https://www.tensorflow.org/
*[https://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow 的 Github]
*TensorFlow 指南:https://www.tensorflow.org/guide
*TensorFlow 教程:https://www.tensorflow.org/tutorials
*TensorFlow 源代码:https://github.com/tensorflow/tensorflow  


==参考文献==
==参考文献==

2021年8月27日 (五) 15:48的最新版本

TensorFlow 是 Google 开源的深度学习框架。支持使用 PythonJavaScript 开发和训练模型,可以在云端、本地、浏览器中或设备上部署模型。

简介

时间轴

  • 2010年,谷歌大脑创建DistBelief作为他们的第一代专有的机器学习系统。
  • 2015年11月9日,在Apache 2.0开源许可证下发布TensorFlow。
  • 2016年4月,发布TensorFlow 0.8.0,增加本地的分布式运行支持。
  • 2016年6月,发布TensorFlow 0.9.0,增加iOS支持。
  • 2017年2月11日,发布TensorFlow 1.0.0。

安装

使用Docker

使用Docker来配置TensorFlow环境很简单,只要启动一个容器即可。推荐镜像:

镜像 描述
jupyter/tensorflow-notebook Jupyter官方制作的镜像,包含Jupyter Lab。
tensorflow/tensorflow:latest-jupyter TensorFlow官方制作的镜像,目前使用Jupyter notebook暂不包含Jupyter Lab。

使用镜像某个,启动一个容器:

#  使用jupyter/tensorflow-notebook启动容器,并使用Jupyter Lab作界面
docker run --name jupyter-tf -d -p 8000:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes jupyter/tensorflow-notebook

#  使用tensorflow/tensorflow:latest-jupyter启动容器
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

了解更多 >> TensorFlow 安装


基础知识

张量 tensor

张量(tensor)是多维数组,类似NumPy的ndarray。

了解更多 >> TensorFlow 指南:张量


变量 Variable

资源

网站

参考文献