TensorFlow está probado y es compatible con los siguientes sistemas de 64 bits:

  • Pitón 3.8–3.11
  • Ubuntu 16.04 o posterior
  • Windows 7 o posterior (con C++ redistribuible )
  • macOS 10.12.6 (Sierra) o posterior (sin compatibilidad con GPU)
  • WSL2 a través de Windows 10 19044 o superior, incluidas las GPU (Experimental)
# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

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

Instale TensorFlow con el administrador de paquetes pip de Python.

Paquetes oficiales disponibles para Ubuntu, Windows y macOS.

Lea la guía de instalación de pip

Las imágenes de TensorFlow Docker ya están configuradas para ejecutar TensorFlow. Un contenedor Docker se ejecuta en un entorno virtual y es la forma más sencilla de configurar la compatibilidad con GPU.

 docker pull tensorflow/tensorflow:latest  # Download latest stable image
 docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter  # Start Jupyter server
Lea la guía de instalación de Docker

No es necesario instalarlo: ejecuta los tutoriales de TensorFlow directamente en el navegador con Colaboratory , un proyecto de investigación de Google creado para ayudar a difundir la educación y la investigación sobre el aprendizaje automático. Es un entorno de notebook Jupyter que no requiere configuración para su uso y se ejecuta completamente en la nube. Lea la entrada del blog .

Crea tu primera aplicación de aprendizaje automático

Cree e implemente modelos de TensorFlow en la web y en dispositivos móviles.
TensorFlow.js es una biblioteca de JavaScript acelerada por WebGL para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en el navegador, Node.js, dispositivos móviles y más.
TensorFlow Lite es una solución ligera para dispositivos móviles e integrados.