TensorFlow pipパッケージをソースからビルドし、Windows にインストールします。
Windows 用のセットアップ
次のビルド ツールをインストールして、Windows 開発環境を構成します。
Python と TensorFlow パッケージの依存関係をインストールする
Windows 用の Python 3.9+ 64 ビット リリースをインストールします。オプション機能としてpip を選択し、 %PATH%
環境変数に追加します。
TensorFlow pipパッケージの依存関係をインストールします。
pip3 install -U pip
pip3 install -U six numpy wheel packaging
pip3 install -U keras_preprocessing --no-deps
依存関係は、 setup.py
ファイルのREQUIRED_PACKAGES
の下にリストされています。
Bazel をインストールする
TensorFlow のコンパイルに使用されるビルド ツールである Bazel をインストールします。 Bazel のバージョンについては、Windows のテスト済みのビルド構成を参照してください。 C++ をビルドするように Bazel を構成します。
Bazel 実行可能ファイルの場所を%PATH%
環境変数に追加します。
MSYS2をインストールする
TensorFlow の構築に必要な bin ツールとしてMSYS2 をインストールします。 MSYS2 がC:\msys64
にインストールされている場合は、 C:\msys64\usr\bin
を%PATH%
環境変数に追加します。次に、 cmd.exe
を使用して、次を実行します。
pacman -Syu (requires a console restart) pacman -S git patch unzip pacman -S git patch unzip rsync
Visual C++ ビルド ツール 2022 をインストールする
Visual C++ ビルド ツール 2022をインストールします。これはVisual Studio Community 2022に付属していますが、個別にインストールすることもできます。
- Visual Studio のダウンロードに移動し、
- Visual Studio のツールまたはその他のツール、フレームワークおよび再頒布可能ファイルを選択し、
- ダウンロードしてインストールします。
- Visual Studio 2022 用のビルド ツール
- Visual Studio 2022 用の Microsoft Visual C++ 再頒布可能パッケージ
LLVMのインストール
- LLVM ダウンロードに移動し、
- Windows 互換の LLVM を C:/Program Files/LLVM にダウンロードしてインストールします (LLVM-17.0.6-win64.exe など)。
GPU サポートのインストール (オプション)
GPU で TensorFlow を実行するために必要なドライバーと追加ソフトウェアをインストールするには、Windows GPU サポートガイドを参照してください。
TensorFlow ソース コードをダウンロードする
Git を使用してTensorFlow リポジトリのクローンを作成します ( git
MSYS2 とともにインストールされます)。
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
リポジトリのデフォルトはmaster
開発ブランチです。リリース ブランチをチェックアウトしてビルドすることもできます。
git checkout branch_name # r1.9, r1.10, etc.
オプション: 環境変数の設定
パッケージ作成の問題を回避するには、ビルド コマンドを実行する前に次のコマンドを実行します (パッケージのインストール中に以下のコマンドが設定された場合は、無視してください)。 set
を実行して、すべてのパスが正しく設定されているかどうかを確認しますecho %Environmental Variable%
(例: echo %BAZEL_VC%
を実行して、特定の環境変数に対して設定されたパスを確認します。
Python パス設定の問題tensorflow:issue#59943 、 tensorflow:issue#9436 、 tensorflow:issue#60083
set PATH=path/to/python;%PATH% # [e.g. (C:/Python311)] set PATH=path/to/python/Scripts;%PATH% # [e.g. (C:/Python311/Scripts)] set PYTHON_BIN_PATH=path/to/python_virtualenv/Scripts/python.exe set PYTHON_LIB_PATH=path/to/python virtualenv/lib/site-packages set PYTHON_DIRECTORY=path/to/python_virtualenv/Scripts
Bazel/MSVC/CLANG パスのセットアップの問題tensorflow:issue#54578
set BAZEL_SH=C:/msys64/usr/bin/bash.exe set BAZEL_VS=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools set BAZEL_VC=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools/VC set Bazel_LLVM=C:/Program Files/LLVM (explicitly tell Bazel where LLVM is installed by BAZEL_LLVM, needed while using CLANG) set PATH=C:/Program Files/LLVM/bin;%PATH% (Optional, needed while using CLANG as Compiler)
オプション: ビルドを構成する
TensorFlow ビルドは、リポジトリのルート ディレクトリにある.bazelrc
ファイルによって設定されます。 ./configure
または./configure.py
スクリプトを使用して、共通設定を調整できます。
構成を変更する必要がある場合は、リポジトリのルート ディレクトリから./configure
スクリプトを実行します。
python ./configure.py
このスクリプトは、TensorFlow 依存関係の場所を要求し、追加のビルド構成オプション (コンパイラー フラグなど) を要求します。以下に、 python ./configure.py
の実行例を示します (セッションによって異なる場合があります)。
pip パッケージをビルドしてインストールする
pip パッケージは 2 つの手順で構築されます。 bazel build
コマンドは、「パッケージ ビルダー」プログラムを作成します。次に、パッケージ ビルダーを実行してパッケージを作成します。
パッケージビルダーをビルドする
tensorflow:master リポジトリはデフォルトでビルド 2.x に更新されました。 Bazel をインストールし、 bazel build
を使用して TensorFlow パッケージ ビルダーを作成します。
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel
CPUのみ
bazel
を使用して、CPU のみをサポートする TensorFlow パッケージ ビルダーを作成します。
MSVC でビルドする
bazel build --config=opt --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu
CLANG で構築する
--config= win_clang
を使用して、CLANG コンパイラーで TenorFlow をビルドします。
bazel build --config=win_clang --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu
GPUのサポート
TensorFlow パッケージ ビルダーを GPU サポートで作成するには:
bazel build --config=opt --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
Bazel キャッシュをクリーンアップして、無効または古いキャッシュ データによるエラーを解決するコマンド。--expunge フラグを使用して Bazel Clean を実行すると、ファイルが永久に削除されます。
bazel clean bazel clean --expunge
Bazel ビルド オプション
パッケージ作成の問題を回避するには、ビルド時にこのオプションを使用します: tensorflow:issue#22390
--define=no_tensorflow_py_deps=true
ビルド オプションについては、Bazelコマンド ライン リファレンスを参照してください。
TensorFlow をソースからビルドすると、大量の RAM が使用される可能性があります。システムのメモリが制限されている場合は、 --local_ram_resources=2048
を使用して Bazel の RAM 使用量を制限します。
GPU サポートを使用してビルドする場合は、 --copt=-nvcc_options=disable-warnings
を追加して、nvcc 警告メッセージを抑制します。
パッケージをビルドする
pip パッケージをビルドするには、--repo_env=WHEEL_NAME フラグを指定する必要があります。指定した名前に応じて、パッケージが作成されます。例えば:
tensorflow CPU パッケージをビルドするには:
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu
夜間パッケージをビルドするには、 tensorflow
の代わりにtf_nightly
を設定します。たとえば、CPU 夜間パッケージをビルドします。
bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tf_nightly_cpu
その結果、生成されたホイールは次の場所に配置されます。
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/
パッケージをインストールする
生成される.whl
ファイルのファイル名は、TensorFlow のバージョンとプラットフォームによって異なります。 pip install
使用してパッケージをインストールします。次に例を示します。
pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-version-tags.whl
MSYS シェルを使用してビルドする
TensorFlow は、MSYS シェルを使用して構築することもできます。以下に示す変更を加えてから、Windows ネイティブ コマンド ライン ( cmd.exe
) の前述の手順に従います。
MSYS パス変換を無効にする
MSYS は、Unix パスのように見える引数を Windows パスに自動的に変換しますが、これはbazel
では機能しません。 (ラベル//path/to:bin
スラッシュで始まるため、Unix 絶対パスとみなされます。)
export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"
パスを設定します
Bazel と Python のインストール ディレクトリを$PATH
環境変数に追加します。 Bazel がC:\tools\bazel.exe
にインストールされ、Python がC:\Python\python.exe
にインストールされている場合は、次のようにPATH
を設定します。
# Use Unix-style with ':' as separatorexport PATH="/c/tools:$PATH"
export PATH="/c/path/to/Python:$PATH"
GPU をサポートするには、CUDA および cuDNN の bin ディレクトリを$PATH
に追加します。
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/bin:$PATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/extras/CUPTI/libx64:$PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/bin:$PATH"
テストされたビルド構成
CPU
バージョン | Pythonのバージョン | コンパイラ | ビルドツール |
---|---|---|---|
テンソルフロー-2.17.0 | 3.9~3.12 | クラング 17.0.6 | バゼル6.5.0 |
テンソルフロー-2.16.1 | 3.9-3.12 | クラング 17.0.6 | バゼル6.5.0 |
テンソルフロー-2.15.0 | 3.9~3.11 | MSVC 2019 | バゼル6.1.0 |
テンソルフロー-2.14.0 | 3.9~3.11 | MSVC 2019 | バゼル6.1.0 |
テンソルフロー-2.12.0 | 3.8~3.11 | MSVC 2019 | バゼル5.3.0 |
テンソルフロー-2.11.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル5.3.0 |
テンソルフロー-2.10.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル5.1.1 |
テンソルフロー-2.9.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル5.0.0 |
テンソルフロー-2.8.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル 4.2.1 |
テンソルフロー-2.7.0 | 3.7-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 |
テンソルフロー-2.6.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 |
テンソルフロー-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 |
テンソルフロー-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | バゼル 3.1.0 |
テンソルフロー-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | バゼル 3.1.0 |
テンソルフロー-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | バゼル2.0.0 |
テンソルフロー-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | ベゼル 0.27.1-0.29.1 |
テンソルフロー-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | バゼル0.26.1 |
テンソルフロー-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | バゼル0.26.1 |
テンソルフロー-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | ベゼル 0.24.1-0.25.2 |
テンソルフロー-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル 0.19.0-0.21.0 |
テンソルフロー-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル0.15.0 |
テンソルフロー-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル0.15.0 |
テンソルフロー-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
テンソルフロー-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 |
GPU
バージョン | Pythonのバージョン | コンパイラ | ビルドツール | クドン | CUDA |
---|---|---|---|---|---|
tensorflow_gpu-2.10.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル5.1.1 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.9.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル5.0.0 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.8.0 | 3.7~3.10 | MSVC 2019 | バゼル 4.2.1 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.7.0 | 3.7-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.6.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.5.0 | 3.6-3.9 | MSVC 2019 | バゼル 3.7.2 | 8.1 | 11.2 |
tensorflow_gpu-2.4.0 | 3.6-3.8 | MSVC 2019 | バゼル 3.1.0 | 8.0 | 11.0 |
tensorflow_gpu-2.3.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | バゼル 3.1.0 | 7.6 | 10.1 |
tensorflow_gpu-2.2.0 | 3.5-3.8 | MSVC 2019 | バゼル2.0.0 | 7.6 | 10.1 |
tensorflow_gpu-2.1.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2019 | ベゼル 0.27.1-0.29.1 | 7.6 | 10.1 |
tensorflow_gpu-2.0.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | バゼル0.26.1 | 7.4 | 10 |
tensorflow_gpu-1.15.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | バゼル0.26.1 | 7.4 | 10 |
tensorflow_gpu-1.14.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2017 | ベゼル 0.24.1-0.25.2 | 7.4 | 10 |
tensorflow_gpu-1.13.0 | 3.5-3.7 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル 0.19.0-0.21.0 | 7.4 | 10 |
tensorflow_gpu-1.12.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル0.15.0 | 7.2 | 9.0 |
tensorflow_gpu-1.11.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | バゼル0.15.0 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.10.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.9.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.8.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.7.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.6.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.5.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 7 | 9 |
tensorflow_gpu-1.4.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
tensorflow_gpu-1.3.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 6 | 8 |
tensorflow_gpu-1.2.0 | 3.5-3.6 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
tensorflow_gpu-1.1.0 | 3.5 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |
tensorflow_gpu-1.0.0 | 3.5 | MSVC 2015 アップデート 3 | Cmake v3.6.3 | 5.1 | 8 |