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。
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, 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。
TensorFlow 提供了稳定的 Python API 和 C 语言 API，以及没有向后兼容性保证的如 C++、Go、Java、JavaScript 和 Swift 等 API。
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。
开启你的第一个 TensorFlow 程序
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.enable_eager_execution()
>>> tf.add(1, 2)
3
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> hello.numpy()
'Hello, TensorFlow!'
在 tensorflow.org 的教程页面中了解更多有关如何在 TensorFlow 中执行特定任务的示例吧。
贡献指南
如果你想参与贡献 TensorFlow，请先查看我们的 贡献指南。此项目遵循 TensorFlow
项目规范。我们期望你能遵循此规范。
我们还使用 GitHub issues 来跟进 requests 和 bugs。对于一般性问题和讨论请查看
TensorFlow 讨论，或直接在 Stack Overflow 提问。
TensorFlow 项目致力于遵守开源软件开发中普遍接受的最佳实践：
持续构建状态
官方构建, Build Type, Status, Artifacts, ---, ---, ---, Linux CPU, 
, pypi, Linux GPU, 
, pypi, Linux XLA, 
, TBA, MacOS, 
, pypi, Windows CPU, 
, pypi, Windows GPU, 
, pypi, Android, 
, 
, Raspberry Pi 0 and 1, 
, Py2 Py3, Raspberry Pi 2 and 3, 
, Py2 Py3, ### 社区支持下的构建, Build Type, Status, Artifacts, ---, ---, ---, IBM s390x, 
, TBA, IBM ppc64le CPU, 
, TBA, IBM ppc64le GPU, 
, TBA, Linux CPU with Intel® MKL-DNN Nightly, 
, Nightly, Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 2.7 Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 3.5 Linux CPU with Intel® MKL-DNN Python 3.6, 
, 1.10.0 py2.71.10.0 py3.51.10.0 py3.6, ## 更多信息
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