tensorflow

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모두를 위한 오픈소스 머신러닝 프레임워크

파일 수가 많아 일부만 표시됩니다. 전체 파일은 위 다운로드 버튼으로 확인해 주세요.

  • .bazelignore
  • .bazelrc
  • .bazelversion
  • .clang-format
  • .gitignore
  • .pylintrc
  • .zenodo.json
  • arm_compiler.BUILD
  • AUTHORS
  • bazel_downloader.cfg
  • BUILD
  • CITATION.cff
  • CODE_OF_CONDUCT.md
  • CODEOWNERS
  • configure
  • configure.cmd
  • configure.py
  • CONTRIBUTING.md
  • ISSUES.md
  • LICENSE
  • models.BUILD
  • MODULE.bazel
  • README.md
  • RELEASE.md
  • requirements_lock_3_10.txt
  • requirements_lock_3_11.txt
  • requirements_lock_3_12.txt
  • requirements_lock_3_13.txt
  • requirements_lock_3_14.txt
  • SECURITY.md
  • WORKSPACE

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd tensorflow

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천
사전 준비물
  • Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install tensorflow

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install tensorflow-cpu

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f ci/devinfra/docker/windows/Dockerfile -t tensorflow .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 tensorflow

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
// repository documentation