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모두를 위한 오픈소스 머신러닝 프레임워크

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[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![PyPI](https://badge.fury.io/py/tensorflow.svg)](https://badge.fury.io/py/tensorflow)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4724125.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.4724125)
[![CII Best Practices](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/1486/badge)](https://bestpractices.coreinfrastructure.org/projects/1486)
[![OpenSSF Scorecard](https://api.securityscorecards.dev/projects/github.com/tensorflow/tensorflow/badge)](https://securityscorecards.dev/viewer/?uri=github.com/tensorflow/tensorflow)
[![Fuzzing Status](https://oss-fuzz-build-logs.storage.googleapis.com/badges/tensorflow.svg)](https://bugs.chromium.org/p/oss-fuzz/issues/list?sort=-opened&can=1&q=proj:tensorflow)
[![Fuzzing Status](https://oss-fuzz-build-logs.storage.googleapis.com/badges/tensorflow-py.svg)](https://bugs.chromium.org/p/oss-fuzz/issues/list?sort=-opened&can=1&q=proj:tensorflow-py)
[![OSSRank](https://shields.io/endpoint?url=https://ossrank.com/shield/44)](https://ossrank.com/p/44)
[![Contributor Covenant](https://img.shields.io/badge/Contributor%20Covenant-v1.4%20adopted-ff69b4.svg)](https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/master/CODE_OF_CONDUCT.md)

**`Documentation`** |
------------------- |
[![Documentation](https://img.shields.io/badge/api-reference-blue.svg)](https://www.tensorflow.org/api_docs/) |

[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)는 머신러닝을 위한 엔드투엔드(end-to-end) 오픈소스 플랫폼입니다. 포괄적이고 유연한 [도구](https://www.tensorflow.org/resources/tools), [라이브러리](https://www.tensorflow.org/resources/libraries-extensions), 그리고 [커뮤니티](https://www.tensorflow.org/community) 리소스 생태계를 갖추고 있어, 연구원들은 머신러닝의 최신 기술(state-of-the-art)을 발전시키고 개발자는 머신러닝 기반 애플리케이션을 손쉽게 빌드하고 배포할 수 있습니다.

TensorFlow는 원래 머신러닝 및 신경망 연구를 수행하기 위해 Google Brain의 Machine Intelligence 팀 소속 연구원과 엔지니어들이 개발했습니다. 하지만 이 프레임워크는 다른 영역에서도 사용될 수 있을 만큼 다목적성을 갖추고 있습니다.

TensorFlow는 안정적인 [Python](https://www.tensorflow.org/api_docs/python) 및 [C++](https://www.tensorflow.org/api_docs/cc) API를 제공하며, [기타 언어](https://www.tensorflow.org/api_docs)에 대해서는 하위 호환성이 보장되지 않는 API를 제공합니다.

[announce@tensorflow.org](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/announce)를 구독하여 릴리스 공지 및 보안 업데이트 소식을 놓치지 말고 확인하세요. 전체 [메일링 리스트](https://www.tensorflow.org/community/forums)도 확인하실 수 있습니다.

## 설치 (Install)

[pip 패키지](https://www.tensorflow.org/install/pip) 설치, [GPU 지원 활성화](https://www.tensorflow.org/install/gpu), [Docker 컨테이너](https://www.tensorflow.org/install/docker) 사용, 그리고 [소스부터 빌드](https://www.tensorflow.org/install/source)하는 방법은 [TensorFlow 설치 가이드](https://www.tensorflow.org/install)를 참고하세요.

[CUDA 지원 GPU 카드](https://www.tensorflow.org/install/gpu)를 지원하는 현재 릴리스를 설치하려면 *(Ubuntu 및 Windows)*:

```
 pip install tensorflow
```

기타 장치(DirectX 및 MacOS-metal)는 [디바이스 플러그인(Device Plugins)](https://www.tensorflow.org/install/gpu_plugins#available_devices)을 사용하여 지원됩니다.

CPU만 사용하는 더 작은 크기의 TensorFlow 패키지도 제공됩니다:

```
 pip install tensorflow-cpu
```

TensorFlow를 최신 버전으로 업데이트하려면 위 명령어에 `--upgrade` 플래그를 추가하세요.

*PyPI의 [tf-nightly](https://pypi.python.org/pypi/tf-nightly) 및 [tf-nightly-cpu](https://pypi.python.org/pypi/tf-nightly-cpu) 패키지를 사용하여 테스트용 야간 빌드(nightly binary)를 이용하실 수 있습니다.*

#### *첫 번째 TensorFlow 프로그램 실행해 보기*

```shell
$ python
```

```python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.add(1, 2).numpy()
3
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> hello.numpy()
b'Hello, TensorFlow!'
```

더 많은 예제는 [TensorFlow 튜토리얼](https://www.tensorflow.org/tutorials/)을 참고하세요.

## 기여 가이드라인 (Contribution guidelines)

**TensorFlow에 기여하고 싶으시다면 반드시 [기여 가이드라인(Contribution Guidelines)](CONTRIBUTING.md)을 검토해 주세요. 이 프로젝트는 TensorFlow의 [행동 강령(Code of Conduct)](CODE_OF_CONDUCT.md)을 따릅니다. 참여함으로써 이 행동 강령을 준수할 것으로 기대됩니다.**

**요청 및 버그 추적에는 [GitHub Issues](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues)를 사용하며, 일반적인 질문과 토론은 [TensorFlow Forum](https://discuss.tensorflow.org/)을 이용해 주시고, 구체적인 질문은 [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow)에 남겨주세요.**

TensorFlow 프로젝트는 오픈소스 소프트웨어 개발에서 일반적으로 통용되는 모범 사례를 따르기 위해 노력하고 있습니다.

## 패치 가이드라인 (Patching guidelines)

버그 수정이나 보안 취약점 적용 등 특정 버전의 TensorFlow에 패치를 적용하려면 다음 단계를 따르세요:

*   TensorFlow 저장소를 복제(clone)하고 원하는 버전의 적절한 브랜치로 전환합니다 (예: 버전 2.8의 경우 `r2.8`).
*   원하는 변경 사항을 적용(즉, 체리픽(cherry-pick))하고 코드 충돌을 해결합니다.
*   TensorFlow 테스트를 실행하여 통과하는지 확인합니다.
*   소스에서 TensorFlow pip 패키지를 [빌드](https://www.tensorflow.org/install/source)합니다.

## 지속적 빌드 상태 (Continuous build status)

커뮤니티에서 지원하는 더 많은 플랫폼과 설정은 [TensorFlow SIG Build 커뮤니티 빌드 테이블](https://github.com/tensorflow/build#community-supported-tensorflow-builds)에서 확인하실 수 있습니다.

### 공식 빌드 (Official Builds)

빌드 유형(Build Type)          | 상태(Status)                                                                                                                                                                     | 아티팩트(Artifacts)
----------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------
**Linux CPU**                 | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-cc.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-cc.html)           | [PyPI](https://pypi.org/project/tf-nightly/)
**Linux GPU**                 | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-gpu-py3.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-gpu-py3.html) | [PyPI](https://pypi.org/project/tf-nightly-gpu/)
**Linux XLA**                 | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-xla.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-xla.html)         | 추후 공개 (TBA)
**macOS**                     | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/macos-py2-cc.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/macos-py2-cc.html)     | [PyPI](https://pypi.org/project/tf-nightly/)
**Windows CPU**               | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/windows-cpu.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/windows-cpu.html)       | [PyPI](https://pypi.org/project/tf-nightly/)
**Windows GPU**               | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/windows-gpu.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/windows-gpu.html)       | [PyPI](https://pypi.org/project/tf-nightly-gpu/)
**Android**                   | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/android.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/android.html)               | [다운로드(Download)](https://bintray.com/google/tensorflow/tensorflow/_latestVersion)
**Raspberry Pi 0 및 1**       | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/rpi01-py3.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/rpi01-py3.html)           | [Py3](https://storage.googleapis.com/tensorflow-nightly/tensorflow-1.10.0-cp34-none-linux_armv6l.whl)
**Raspberry Pi 2 및 3**       | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/rpi23-py3.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/rpi23-py3.html)           | [Py3](https://storage.googleapis.com/tensorflow-nightly/tensorflow-1.10.0-cp34-none-linux_armv7l.whl)

## 리소스 (Resources)

*   [TensorFlow.org](https://www.tensorflow.org)
*   [TensorFlow 튜토리얼 (TensorFlow Tutorials)](https://www.tensorflow.org/tutorials/)
*   [TensorFlow 공식 모델 (TensorFlow Official Models)](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official)
*   [TensorFlow 예제 (TensorFlow Examples)](https://github.com/tensorflow/examples)
*   [TensorFlow Codelabs](https://codelabs.developers.google.com/?cat=TensorFlow)
*   [TensorFlow 블로그 (TensorFlow Blog)](https://blog.tensorflow.org)
*   [TensorFlow로 ML 학습하기 (Learn ML with TensorFlow)](https://www.tensorflow.org/resources/learn-ml)
*   [TensorFlow 트위터 (TensorFlow Twitter)](https://twitter.com/tensorflow)
*   [TensorFlow 유튜브 (TensorFlow YouTube)](https://www.youtube.com/channel/UC0rqucBdTuFTjJiefW5t-IQ)
*   [TensorFlow 모델 최적화 로드맵 (TensorFlow model optimization roadmap)](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/roadmap)
*   [TensorFlow 백서 (TensorFlow White Papers)](https://www.tensorflow.org/about/bib)
*   [TensorBoard 시각화 툴킷 (TensorBoard Visualization Toolkit)](https://github.com/tensorflow/tensorboard)
*   [TensorFlow 코드 검색 (TensorFlow Code Search)](https://cs.opensource.google/tensorflow/tensorflow)

[TensorFlow 커뮤니티(TensorFlow Community)](https://www.tensorflow.org/community)와 [기여 방법(Contribute)](https://www.tensorflow.org/community/contribute)에 대해 자세히 알아보세요.

## 강의 (Courses)

* [Coursera](https://www.coursera.org/search?query=TensorFlow)
* [Udacity](https://www.udacity.com/courses/all?search=TensorFlow)
* [Edx](https://www.edx.org/search?q=TensorFlow)

## 라이선스 (License)

[Apache License 2.0](LICENSE)

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