Il s'agit de l'application Linux nommée TensorFlow à exécuter sous Linux en ligne dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom TensorFlow1.15.3.tar.gz. Il peut être exécuté en ligne sur le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée TensorFlow pour une exécution gratuite sous Linux en ligne avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
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TensorFlow pour fonctionner sous Linux en ligne
DESCRIPTION
Développé à l'origine par Google pour un usage interne, TensorFlow est une plate-forme open source pour l'apprentissage automatique.Disponible sur tous les systèmes d'exploitation courants (ordinateur de bureau, serveur et mobile), TensorFlow fournit des API stables pour Python et C ainsi que des API qui ne sont pas garanties d'être rétrocompatibles ou qui sont tierces pour une variété d'autres langages. La plate-forme peut être facilement déployée sur plusieurs CPU, GPU et puce propriétaire de Google, l'unité de traitement du tenseur (TPU).
TensorFlow exprime ses calculs sous forme de graphiques de flux de données, chaque nœud du graphique représentant une opération. Les nœuds prennent des tenseurs (tableaux multidimensionnels) en entrée et produisent des tenseurs en sortie. Le framework permet à ces algorithmes d'être exécutés en C++ pour de meilleures performances, tandis que les multiples niveaux d'API permettent à l'utilisateur de déterminer à quel point il souhaite que le niveau d'abstraction soit élevé ou bas dans les modèles produits.
Tensorflow peut également être utilisé pour la recherche et la production avec TensorFlow Extended.
Caractéristiques
- API de haut niveau et de bas niveau (ex. Keras et Tensors)
- Estimateurs
- Accélérateurs
- embeddings
- Pipeline d'entrée de données
- Optimisation XLA (Algèbre Linéaire Accélérée)
- Internet des Objets (IoT)
- Mobile
- Intelligence Artificielle
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/tensorflow.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
