아나콘다 텐서플로우 다운로드

비고 섹션에서 언급했듯이 컴퓨터의 다른 하드웨어를 사용하여 계산이 많은 기계 학습 알고리즘을 실행하는 TensorFlow의 두 가지 일반적인 변형이 있습니다. 설치가 필요 없음- 기계 학습 교육 및 연구를 보급하기 위해 만든 Google 연구 프로젝트인 Colaboratory를 사용하여 브라우저에서 직접 TensorFlow 자습서를 실행합니다. 사용할 설정이 필요 없고 클라우드에서 완전히 실행되는 Jupyter 노트북 환경입니다. 블로그 게시물을 읽어보십시오. Anaconda 리포지토리의 다른 패키지와 마찬가지로 TensorFlow는 여러 플랫폼에서 지원됩니다. 텐서플로우 콘다 패키지는 윈도우, 리눅스, 맥OS에서 사용할 수 있습니다. 1.10.0 릴리스용 Linux 패키지는 CentOS 6과 같은 이전 배포판을 포함한 여러 Linux 배포판을 지원합니다. 이것은 conda 패키지의 추가 혜택: 많은 linux1 호환으로 표시 되 고에도 불구 하 고 (리눅스의 많은 버전에서 작동), PyPI에서 사용할 수 있는 바퀴는 우분투의 최소 지원 16.04, 많은 기업 리눅스 설치 보다 훨씬 새로운. 야간 빌드 파이썬에 2 리눅스 또는 macOS에: 아나콘다 우수한 TensorFlow 라이브러리를 사용 하 여 간단 하 고 빠른 경험을 제공 하기 위해 우리의 노력을 자랑 스럽게 생각. 프로덕션에 사용되는 많은 플랫폼에 대한 지원을 추가하고 가속 코드가 여전히 안정적이고 수학적으로 올바른지 확인하는 데는 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 따라서 텐서플로우 패키지는 공식 텐서플로우 휠과 동시에 제공되지 않을 수 있습니다. 그러나 우리는 TensorFlow 패키지를 유지 관리하기 위해 최선을 다하고 있으며 가능한 한 빨리 업데이트를 사용할 수 있도록 노력하고 있습니다.

고급 사용자는 TensorFlow의 최신 야간 빌드를 설치할 수 있습니다. 이러한 야간 빌드는 불안정하며 PyPI의 핍 패키지로만 사용할 수 있습니다. Anaconda를 사용하면 TensorFlow를 쉽게 설치할 수 있으므로 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능 워크플로우를 사용할 수 있습니다. 텐서플로우 도커 이미지는 이미 텐서플로우를 실행하도록 구성되어 있습니다. Docker 컨테이너는 가상 환경에서 실행되며 GPU 지원을 설정하는 가장 쉬운 방법입니다. 최신 *-win32.zip 릴리스(예: 프로토크-3.5.1-win32.zip)를 다운로드하여 텐서플로우는 현재 파이썬 3.5 64비트만 지원합니다. 파이썬 3.6에 대한 지원은 진행 중인 작업이며 토론에서 차임뿐만 아니라 여기에서 추적 할 수 있습니다. 우리는 파이썬 3을 권장하지만, 리눅스와 맥 OS에서 파이썬 2와 텐서 플로우를 사용할 수 있습니다. 콘다 텐서플로우 패키지는 또한 심층 신경망(인텔® MKL-DNN)을 위한 인텔® 수학 커널 라이브러리를 사용하여 CPU에서 더 나은 성능을 제공하도록 설계되었습니다. 버전 1.9.0부터 콘다 텐서플로우 패키지는 인텔® MKL-DNN 라이브러리를 사용하여 구축되어 상당한 성능 향상을 보여줍니다.

예를 들어 그림 1은 pip를 사용하여 설치된 동일한 버전의 conda 구절을 사용하여 설치된 TensorFlow를 사용하여 두 개의 서로 다른 이미지 분류 모델에서 교육 및 추론 성능을 비교합니다. conda 설치된 버전의 성능은 많은 벤치마크에서 설치된 pip 패키지의 8배 이상의 속도입니다. “핍이 아닌 콘다(conda)를 사용하여 TensorFlow를 설치하면 한 가지 주요 이점은 콘다 패키지 관리 시스템의 결과입니다. 콘다(conda)를 사용하여 TensorFlow를 설치하면 conda는 패키지에 필요한 모든 호환 종속성을 설치합니다.