tensorflow-docs: A repository from murdockhou

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。

阅读文档请到 👉 https://tensorflow.juejin.im

推荐学习顺序等更多内容详见：TensorFlow Docs WIKI

相关术语表：TensorFlow 术语表，人工智能术语表

掘金翻译计划欢迎大家的加入，详见 👉 加入我们

`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。

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。

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()