विंडोज़ पर स्रोत से बनाएं

स्रोत से TensorFlow पाइप पैकेज बनाएँ और इसे विंडोज़ पर स्थापित करें।

विंडोज के लिए सेटअप

अपने विंडोज विकास पर्यावरण को कॉन्फ़िगर करने के लिए निम्न बिल्ड टूल्स इंस्टॉल करें।

पायथन और TensorFlow पैकेज निर्भरताएँ स्थापित करें

Windows के लिए Python 3.9+ 64-बिट रिलीज़ स्थापित करें। एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में पिप का चयन करें और इसे अपने %PATH% पर्यावरण चर में जोड़ें।

TensorFlow पाइप पैकेज निर्भरताएँ स्थापित करें:

pip3 install -U six numpy wheel packaging
pip3 install -U keras_preprocessing --no-deps

निर्भरताएँ REQUIRED_PACKAGES के अंतर्गत setup.py फ़ाइल में सूचीबद्ध हैं।

बेज़ेल स्थापित करें

Bazel स्थापित करें , TensorFlow को संकलित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला निर्माण उपकरण। Bazel संस्करण के लिए, Windows के लिए परीक्षित बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन देखें। C++ बनाने के लिए Bazel को कॉन्फ़िगर करें।

Bazel निष्पादन योग्य स्थान को अपने %PATH% पर्यावरण चर में जोड़ें।

MSYS2 स्थापित करें

TensorFlow बनाने के लिए ज़रूरी बिन टूल के लिए MSYS2 इंस्टॉल करें . यदि MSYS2 C:\msys64 में स्थापित है, तो अपने %PATH% पर्यावरण चर में C:\msys64\usr\bin जोड़ें। फिर, cmd.exe उपयोग करके, चलाएँ:

pacman -S git patch unzip

विजुअल C++ बिल्ड टूल्स 2019 स्थापित करें

विज़ुअल C++ बिल्ड टूल 2019 इंस्टॉल करें। यह विजुअल स्टूडियो 2019 के साथ आता है लेकिन इसे अलग से इंस्टॉल किया जा सकता है:

1. विजुअल स्टूडियो डाउनलोड पर जाएं,
2. पुनर्वितरण योग्य चुनें और उपकरण बनाएं ,
3. डाउनलोड करो और इंस्टॉल करो:
   • Microsoft Visual C++ 2019 पुनर्वितरण योग्य
   • माइक्रोसॉफ्ट बिल्ड टूल्स 2019

GPU समर्थन स्थापित करें (वैकल्पिक)

GPU पर TensorFlow चलाने के लिए आवश्यक ड्राइवर और अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर स्थापित करने के लिए Windows GPU समर्थन मार्गदर्शिका देखें।

TensorFlow सोर्स कोड डाउनलोड करें

TensorFlow रिपॉजिटरी को क्लोन करने के लिए Git का उपयोग करें ( git MSYS2 के साथ स्थापित है):

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow

रेपो master विकास शाखा के लिए चूक करता है। आप निर्माण के लिए एक रिलीज़ शाखा भी देख सकते हैं:

git checkout branch_name  # r1.9, r1.10, etc.

वैकल्पिक: पर्यावरण चर सेट अप

पैकेज निर्माण के साथ समस्या से बचने के लिए बिल्ड कमांड चलाने से पहले निम्नलिखित कमांड चलाएँ: (यदि पैकेज स्थापित करते समय नीचे दिए गए कमांड सेट किए गए थे, तो कृपया उन्हें अनदेखा करें)। यदि सभी पथ सही तरीके से सेट किए गए हैं, set चेक चलाएँ, एक विशिष्ट पर्यावरणीय चर के लिए सेट किए गए पथ की जाँच करने के लिए echo %Environmental Variable% उदाहरण echo %BAZEL_VC% चलाएँ

पायथन पथ सेट अप मुद्दा

set PATH=path/to/python # [e.g. (C:/Python310)]
set PATH=path/to/python/Scripts # [e.g. (C:/Python310/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 पाथ सेट अप इश्यू टेंसरफ़्लो: इश्यू # 54578

set BAZEL_SH=C:/msys64/usr/bin/bash.exe 
set BAZEL_VS=C:/Program Files(x86)/Microsoft Visual Studio/2019/BuildTools 
set BAZEL_VC=C:/Program Files(x86)/Microsoft Visual Studio/2019/BuildTools/VC 

वैकल्पिक: बिल्ड को कॉन्फ़िगर करें

TensorFlow बिल्ड को .bazelrc फ़ाइल द्वारा respoitory की रूट डायरेक्टरी में कॉन्फ़िगर किया गया है। सामान्य सेटिंग्स को समायोजित करने के लिए ./configure या ./configure.py स्क्रिप्ट का उपयोग किया जा सकता है।

यदि आपको कॉन्फ़िगरेशन बदलने की आवश्यकता है, तो रिपॉजिटरी के रूट डायरेक्टरी से ./configure स्क्रिप्ट चलाएँ।

python ./configure.py

यह स्क्रिप्ट आपको TensorFlow निर्भरताओं के स्थान के लिए संकेत देती है और अतिरिक्त बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों (उदाहरण के लिए कंपाइलर फ़्लैग) के लिए पूछती है। निम्नलिखित python ./configure.py का नमूना रन दिखाता है (आपका सत्र भिन्न हो सकता है):

python ./configure.py
You have bazel 5.3.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\Python310\python.exe]:
Found possible Python library paths:
C:\Python310\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Python310\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]:
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.


Warning: Cannot build with CUDA support on Windows.
Starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. For using TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2.

Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is /arch:AVX]:


Would you like to override eigen strong inline for some C++ compilation to reduce the compilation time? [Y/n]:
Eigen strong inline overridden.

Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.

Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
        --config=mkl            # Build with MKL support.
        --config=mkl_aarch64    # Build with oneDNN and Compute Library for the Arm Architecture (ACL).
        --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
        --config=numa           # Build with NUMA support.
        --config=dynamic_kernels        # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
        --config=v1             # Build with TensorFlow 1 API instead of TF 2 API.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
        --config=nogcp          # Disable GCP support.
        --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.

पाइप पैकेज बनाएं और इंस्टॉल करें

पिप पैकेज दो चरणों में बनता है। bazel build कमांड एक "पैकेज-बिल्डर" प्रोग्राम बनाता है। फिर आप पैकेज बनाने के लिए पैकेज-बिल्डर चलाते हैं।

पैकेज-बिल्डर बनाएँ

टेंसरफ़्लो: मास्टर रेपो को डिफ़ॉल्ट रूप से 2.x बनाने के लिए अपडेट किया गया है। Bazel इंस्टॉल करें और TensorFlow पैकेज-बिल्डर बनाने के लिए bazel build उपयोग करें।

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

सीपीयू केवल

TensorFlow पैकेज बिल्डर बनाने के लिए bazel उपयोग केवल CPU के लिए समर्थन के साथ करें:

bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

जीपीयू समर्थन

GPU समर्थन के साथ TensorFlow पैकेज बिल्डर बनाने के लिए:

bazel build --config=opt --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

अमान्य या पुराने कैश्ड डेटा के कारण त्रुटियों को हल करने के लिए bazel कैश को साफ़ करने का आदेश देता है, bazel क्लीन --expunge फ़्लैग के साथ फ़ाइलों को स्थायी रूप से हटा देता है

bazel clean 
bazel clean --expunge  

बेज़ेल बिल्ड विकल्प

पैकेज निर्माण के साथ समस्या से बचने के लिए निर्माण करते समय इस विकल्प का उपयोग करें: Tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

बिल्ड विकल्पों के लिए Bazel कमांड-लाइन संदर्भ देखें।

स्रोत से TensorFlow बनाने में बहुत अधिक RAM का उपयोग किया जा सकता है। यदि आपका सिस्टम मेमोरी-विवश है, तो Bazel के RAM उपयोग को इसके साथ सीमित करें: --local_ram_resources=2048 ।

यदि GPU समर्थन के साथ बना रहे हैं, --copt=-nvcc_options=disable-warnings nvcc चेतावनी संदेशों को दबाने के लिए जोड़ें।

पैकेज तैयार करें

bazel build कमांड build_pip_package नामक निष्पादन योग्य बनाता है - यह वह प्रोग्राम है जो pip पैकेज बनाता है। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित C:/tmp/tensorflow_pkg निर्देशिका में एक .whl पैकेज बनाता है:

bazel-bin\tensorflow\tools\pip_package\build_pip_package C:/tmp/tensorflow_pkg

यद्यपि एक ही स्रोत ट्री के तहत CUDA और गैर-CUDA कॉन्फ़िगरेशन दोनों का निर्माण करना संभव है, हम अनुशंसा करते हैं कि जब एक ही स्रोत ट्री में इन दो कॉन्फ़िगरेशन के बीच स्विच किया जाए तो bazel clean चलाया जाए।

पैकेज स्थापित करें

उत्पन्न .whl फ़ाइल का फ़ाइल नाम TensorFlow संस्करण और आपके प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, पैकेज को स्थापित करने के लिए pip3 install उपयोग करें:

pip3 install C:/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-version-tags.whl

e.g. pip3 install C:/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-2.12.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

MSYS शेल का उपयोग करके बनाएँ

TensorFlow को MSYS शेल का उपयोग करके भी बनाया जा सकता है। नीचे सूचीबद्ध परिवर्तन करें, फिर Windows नेटिव कमांड लाइन ( cmd.exe ) के लिए पिछले निर्देशों का पालन करें।

MSYS पथ रूपांतरण अक्षम करें

MSYS स्वचालित रूप से उन तर्कों को परिवर्तित करता है जो यूनिक्स पथों की तरह दिखते हैं, और यह bazel के साथ काम नहीं करता है। (लेबल //path/to:bin यूनिक्स पूर्ण पथ माना जाता है क्योंकि यह स्लैश से शुरू होता है।)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

अपना पथ निर्धारित करें

Bazel और Python स्थापना निर्देशिकाओं को अपने $PATH पर्यावरण चर में जोड़ें। यदि Bazel को C:\tools\bazel.exe और Python को C:\Python\python.exe पर इंस्टॉल किया गया है, तो अपना PATH इसके साथ सेट करें:

# Use Unix-style with ':' as separator
export PATH="/c/tools:$PATH"
export PATH="/c/path/to/Python:$PATH"

GPU समर्थन के लिए, CUDA और cuDNN बिन निर्देशिकाओं को अपने $PATH में जोड़ें:

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"

निर्मित विन्यास का परीक्षण किया

CPU

जीपीयू