Ray es un framework unificado para escalar aplicaciones de Python e IA desde una laptop hasta un clúster, con un runtime distribuido y bibliotecas de IA.
44,1 mil8,2 milPythonApache-2.0Actualizado hace 5 horas
tensorflow/tensorflow
Plataforma open source integral para crear e implementar modelos de machine learning, con API para Python y C++.
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- Issues abiertos
- 3,441
- Último commit
- hace 5 horas
¿Qué es?
TensorFlow es una plataforma open source integral para machine learning, desarrollada originalmente por investigadores e ingenieros del equipo de Machine Intelligence de Google. Abarca todo el flujo de trabajo, desde la investigación y el entrenamiento de modelos hasta su implementación, y cuenta con un conjunto de herramientas, bibliotecas y extensiones.
El proyecto ofrece API estables para Python y C++, y una API para otros lenguajes con una compatibilidad menos estricta. Se puede instalar como paquete de pip, variante solo para CPU, contenedores de Docker o compilándolo desde el código fuente. Ofrece compatibilidad con GPU para tarjetas NVIDIA habilitadas para CUDA en Ubuntu y Windows, y complementos de dispositivo para otro hardware, como DirectX y Apple Metal.
TensorFlow se usa para investigar redes neuronales y crear aplicaciones basadas en ML. Su ecosistema incluye TensorBoard para la visualización y TensorFlow Lite (LiteRT) para la implementación en dispositivos móviles y Android.
Funciones clave
- 01API estables para Python y C++ para crear y entrenar modelos
- 02Aceleración por GPU en tarjetas NVIDIA habilitadas para CUDA, además de complementos de dispositivo para otro hardware
- 03Instalable mediante pip, Docker o compilándolo desde el código fuente; también hay versiones solo para CPU
- 04Herramientas del ecosistema, como TensorBoard para la visualización y LiteRT para la implementación en dispositivos móviles
Casos de uso
- Entrenar e investigar modelos de redes neuronales
- Crear aplicaciones basadas en ML que deban implementarse en producción
- Ejecutar inferencias o entrenamientos en Android y otros dispositivos móviles
- Visualizar métricas de entrenamiento y grafos de modelos con TensorBoard
Inicio rápido
- 1
Instala el paquete pip de TensorFlow
pip install tensorflow - 2
Inicia Python en tu terminal
python - 3
Ejecuta tu primer programa de TensorFlow para sumar dos números
import tensorflow as tf tf.add(1, 2).numpy()
Antes de usarlo
- La compatibilidad con GPU se limita a Ubuntu y Windows con tarjetas CUDA; otros dispositivos necesitan complementos de dispositivo independientes.
- El README indica que no se garantiza la compatibilidad con versiones anteriores de la API para lenguajes distintos de Python y C++.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es tensorflow?
- Plataforma open source integral para crear e implementar modelos de machine learning, con API para Python y C++. TensorFlow es una plataforma open source integral para machine learning, desarrollada originalmente por investigadores e ingenieros del equipo de Machine Intelligence de Google. Abarca todo el flujo de trabajo, desde la investigación y el entrenamiento de modelos hasta su implementación, y cuenta con un conjunto de herramientas, bibliotecas y extensiones.
- ¿tensorflow es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- tensorflow es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿tensorflow sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de tensorflow fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar tensorflow?
- Entrenar e investigar modelos de redes neuronales Crear aplicaciones basadas en ML que deban implementarse en producción Ejecutar inferencias o entrenamientos en Android y otros dispositivos móviles Visualizar métricas de entrenamiento y grafos de modelos con TensorBoard
- ¿Cómo se instala tensorflow?
- Instala el paquete pip de TensorFlow: pip install tensorflow Inicia Python en tu terminal: python Ejecuta tu primer programa de TensorFlow para sumar dos números: import tensorflow as tf tf.add(1, 2).numpy()
- ¿Dónde consigo tensorflow?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/tensorflow/tensorflow
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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