为了实现 tensorflow gpu 支持，需要各种驱动程序和库。 为了简化安装并避免库冲突，建议您使用 支持 gpu 的 tensorflow docker 映像 （仅限 linux）。 在这个由 tensorflow 开发者讲授且由 4 门课程组成的专项课程中，您将了解开发者在 tensorflow 中构建由 ai 提供支持且可扩容的算法时使用的工具和软件。 Docker 使用容器创建虚拟环境，以便将 tensorflow 安装结果与系统的其余部分隔离开来。 tensorflow 程序在此虚拟环境中运行，该环境能够与其主机共享资源（访问目录、.
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Tensorflow.js 是一个采用 webgl 加速技术的 javascript 库，可用于在浏览器、node.js、移动设备等平台上训练和部署机器学习模型。 安装 gpu 支持项（可选，仅限 linux） 没有针对 macos 的 gpu 支持版本。 如需安装在 gpu 上运行 tensorflow 所需的驱动程序和其他软件，请参阅 gpu 支持 指南。 注. 此脚本会提示您指定 tensorflow 依赖项的位置，并要求指定其他构建配置选项（例如，编译器标记）。 以下代码展示了 python./configure.py 的示例运行会话（您的会话可.
从 tensorflow 1.6 开始，二进制文件使用 avx 指令，这些指令可能无法在旧版 cpu 上运行。 阅读 gpu 支持指南，以在 ubuntu 或 windows 上设置支持 cuda® 的 gpu 卡。
Python程序可以直接在浏览器中运行，这是学习 tensorflow 的绝佳方式。 想要学习该教程，请点击此页面顶部的按钮，在google colab中运行笔记本。
