An 开源 机器学习 面向所有人的框架
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| TensorFlow 是一个端到端的 开源 平台，用于 机器学习。它拥有全面、灵活的工具、库和社区资源，使研究人员能够推动机器学习和神经网络的最新技术，开发人员也可以轻松构建和部署基于机器学习的应用程序。 |
TensorFlow 提供了稳定的 Python 和 C++ API，以及一个不保证后向兼容性的 API，可用于其他语言。 要了解发布公告和安全更新，请订阅 [email protected]。 查看所有邮件列表。 安装
要将 TensorFlow 更新到最新版本,请在上述命令中添加 --upgrade 标志。 * 可以使用 PyPI 上的 tf-nightly 和 tf-nightly-cpu 包来测试夜间二进制文件。* 尝试您的第一个 TensorFlow 程序
TensorFlow 项目致力于遵循开源软件开发中普遍接受的最佳实践。 修补指南
您可以在 TensorFlow SIG Build Community Builds Table 中找到更多社区支持的平台和配置。
构建类型 | 状态 | 产品
XLA 编译失败: tf.function 因在 call() 中创建 tf.Variable 而失败
tf.nn.conv2d 在 M2 上与参考卷积 (CPU, VALID, 步长 = 1) 相比出现了意想不到的 FP32 数值差异
构建错误
在 macosx 上,在 create_tensorflow.python_api_tf_python_api_gen_v2 中无法传入 DYLD_LIBRARY_PATH
在 macOS 上使用 oneDNN 构建 tf2.9 失败
在正常启动/关闭序列后, tf.data.experimental.service.DispatchServer 发生内存泄漏
`tf.math.igamma` 和 `tf.math.igammac` 返回大参数时的值不在 [0, 1] 范围内
TensorFlow 两个工作节点的 mixed_bfloat16 Adam: 使用步长调度器和批量 2 时,集合会分歧
tf.keras.ops.numpy.rot90 为矩形平面的两次旋转返回了不正确的值
tf.math.unsorted_segment_sum 使用 num_segments=0 时在 XLA 下无法编译 ("散布维度 0 的大小为零"),而 eager 返回一个空张量