TensorFlow 已在以下 64 位系統上進行測試並獲得支援

  • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支援 GPU）
  • 透過 Windows 10 19044 或更高版本執行 WSL2（包括 GPU 支援，實驗性功能）
# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU
pip install tensorflow

# Current stable release for GPU (Linux / WSL2)
pip install tensorflow[and-cuda]

# Or try the preview build (unstable)
pip install tf-nightly

使用 Python 的 pip 軟體包管理器安裝 TensorFlow。

提供適用於 Ubuntu、Windows 和 macOS 的官方軟體包。

閱讀 pip 安裝指南

TensorFlow Docker 映象已經過配置，可直接執行 TensorFlow。Docker 容器在虛擬環境中執行，是設定 GPU 支援最簡單的方法。

 docker pull tensorflow/tensorflow:latest  # Download latest stable image
 docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter  # Start Jupyter server
閱讀 Docker 安裝指南

無需安裝——透過 Colaboratory 直接在瀏覽器中執行 TensorFlow 教程。Colaboratory 是一個 Google 研究專案，旨在幫助傳播機器學習教育和研究。它是一個 Jupyter 筆記本環境，無需任何配置，完全在雲端執行。閱讀部落格文章。

構建您的首個機器學習應用

在 Web 和移動端建立並部署 TensorFlow 模型。
TensorFlow.js 是一個基於 WebGL 加速的 JavaScript 庫，用於在瀏覽器、Node.js、移動裝置等平臺上訓練和部署機器學習模型。
TensorFlow Lite 是一款適用於移動裝置和嵌入式裝置的輕量級解決方案。