تلتزم Google بتعزيز المساواة العرقية للمجتمعات السوداء. أنظر كيف.
ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

البناء من المصدر على Windows

إنشاء حزمة نقطة TensorFlow من مصدر وتثبيته على ويندوز.

الإعداد لنظام التشغيل Windows

قم بتثبيت أدوات البناء التالية لتكوين بيئة تطوير Windows.

قم بتثبيت Python وتبعيات حزمة TensorFlow

قم بتثبيت إصدار Python 3.5.x أو Python 3.6.x 64 بت لـ Windows . حدد النقطة كميزة اختيارية وأضفها إلى المتغير البيئي %PATH% .

تثبيت تبعيات حزمة TensorFlow نقطة:

pip3 install six numpy wheel
pip3 install keras_applications==1.0.6 --no-deps
pip3 install keras_preprocessing==1.0.5 --no-deps

التبعيات مدرجة في ملف setup.py تحت REQUIRED_PACKAGES .

تثبيت Bazel

قم بتثبيت Bazel ، أداة البناء المستخدمة لتجميع TensorFlow. بالنسبة لإصدار Bazel ، راجع تكوينات البناء المختبرة لنظام Windows. تكوين Bazel لبناء C ++ .

أضف موقع Bazel القابل للتنفيذ إلى متغير البيئة %PATH% .

قم بتثبيت MSYS2

قم بتثبيت MSYS2 لأدوات الحاوية اللازمة لإنشاء TensorFlow. إذا تم تثبيت MSYS2 على C:\msys64 ، أضف C:\msys64\usr\bin إلى متغير البيئة %PATH% . بعد ذلك ، باستخدام cmd.exe ، قم بتشغيل:

pacman -S git patch unzip

قم بتثبيت أدوات بناء Visual C ++ 2019

قم بتثبيت أدوات بناء Visual C ++ 2019 . يأتي هذا مع Visual Studio 2019 ولكن يمكن تثبيته بشكل منفصل:

  1. انتقل إلى تنزيلات Visual Studio ،
  2. حدد القابلة لإعادة التوزيع وأدوات البناء ،
  3. تنزيل وتثبيت:
    • Microsoft Visual C ++ 2019 القابلة لإعادة التوزيع
    • أدوات بناء Microsoft 2019

تثبيت دعم GPU (اختياري)

راجع دليل دعم GPU لـ Windows لتثبيت برامج التشغيل والبرامج الإضافية المطلوبة لتشغيل TensorFlow على GPU.

قم بتنزيل التعليمات البرمجية المصدر TensorFlow

استخدم Git لاستنساخ مستودع TensorFlow (يتم تثبيت git مع MSYS2):

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

الريبو الافتراضية لفرع التطوير master . يمكنك أيضًا الخروج من فرع الإصدار لبناء:

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

تكوين البناء

تكوين بناء النظام الخاص بك عن طريق تشغيل ما يلي في جذر شجرة المصدر TensorFlow الخاص بك:

python ./configure.py

يطالبك هذا البرنامج النصي بموقع تبعيات TensorFlow ويطلب خيارات تكوين إضافية (إشارات المترجم ، على سبيل المثال). يعرض ما يلي عينة من python ./configure.py (قد تختلف الجلسة):

خيارات الإعداد

للحصول على دعم GPU ، حدد إصدارات CUDA و cuDNN. إذا كان النظام الخاص بك يحتوي على إصدارات متعددة من CUDA أو cuDNN مثبتة ، قم بتعيين الإصدار بشكل صريح بدلاً من الاعتماد على الافتراضي. يُنشئ ./configure.py روابط رمزية لمكتبات CUDA الخاصة بنظامك - لذا إذا قمت بتحديث مسارات مكتبة CUDA الخاصة بك ، يجب تشغيل خطوة التكوين هذه مرة أخرى قبل البناء.

قم ببناء حزمة النقاط

TensorFlow 2.x

tensorflow: تم تحديث الريبو الرئيسي لبناء 2.x بشكل افتراضي. قم بتثبيت Bazel واستخدام bazel build لإنشاء حزمة TensorFlow.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x

لإنشاء إصدار 1.x من TensorFlow من الرئيسي ، استخدم bazel build --config=v1 لإنشاء حزمة TensorFlow 1.x.

bazel build --config=v1 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

وحدة المعالجة المركزية فقط

استخدم bazel لإنشاء منشئ حزم TensorFlow مع دعم CPU فقط:

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

دعم GPU

لإنشاء أداة إنشاء حزم TensorFlow بدعم GPU:

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

خيارات بناء بازل

استخدم هذا الخيار عند البناء لتجنب مشكلة إنشاء الحزمة: tensorflow: المشكلة رقم 22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

راجع مرجع سطر أوامر Bazel للحصول على خيارات البناء .

يمكن أن يستخدم بناء TensorFlow من المصدر الكثير من ذاكرة الوصول العشوائي. إذا كان نظامك مقيدًا بالذاكرة ، --local_ram_resources=2048 استخدام ذاكرة الوصول العشوائي --local_ram_resources=2048 باستخدام: --local_ram_resources=2048 .

في حالة البناء باستخدام دعم GPU ، أضف --copt=-nvcc_options=disable-warnings لمنع رسائل nvcc التحذيرية.

بناء الحزمة

ينشئ الأمر bazel build build_pip_package باسم build_pip_package - هذا هو البرنامج الذي ينشئ حزمة pip . على سبيل المثال ، ينشئ ما يلي حزمة .whl في الدليل C:/tmp/tensorflow_pkg :

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

على الرغم من أنه من الممكن إنشاء كل من تكوينات CUDA وغير CUDA تحت نفس شجرة المصدر ، فإننا نوصي بتشغيل bazel clean عند التبديل بين هذين التكوينين في نفس شجرة المصدر.

قم بتثبيت الحزمة

يعتمد اسم ملف .whl إنشاؤه على إصدار TensorFlow والنظام الأساسي الخاص بك. استخدم pip3 install الحزمة ، على سبيل المثال:

pip3 install C:/tmp/tensorflow_pkg/tensorflow- version -cp36-cp36m-win_amd64.whl

بناء باستخدام shell MSYS

يمكن أيضًا بناء TensorFlow باستخدام غلاف MSYS. قم بإجراء التغييرات المدرجة أدناه ، ثم اتبع الإرشادات السابقة لسطر أوامر Windows الأصلي ( cmd.exe ).

تعطيل تحويل مسار MSYS

يقوم MSYS تلقائيًا بتحويل الوسيطات التي تبدو مثل مسارات Unix إلى مسارات Windows ، وهذا لا يعمل مع bazel . (يعتبر العنوان //path/to:bin مسارًا مطلقًا لنظام Unix نظرًا لأنه يبدأ بشرطة مائلة.)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

قم بتعيين PATH الخاص بك

أضف أدلة تثبيت Bazel و Python إلى المتغير البيئي $PATH . إذا كان Bazel مثبتًا على C:\tools\bazel.exe ، و Python على C:\Python36\python.exe ، C:\Python36\python.exe بتعيين PATH باستخدام:

# Use Unix-style with ':' as separator
export PATH="/c/tools:$PATH"
export PATH="/c/Python36:$PATH"

للحصول على دعم GPU ، أضف دلائل حاوية CUDA و cuDNN إلى $PATH :

export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/bin:$PATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/extras/CUPTI/libx64:$PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/bin:$PATH"

تكوينات بناء اختبار

وحدة المعالجة المركزية

الإصدار نسخة بايثون المترجم أدوات البناء
tensorflow-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 بازل 3.1.0
tensorflow-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 بازل 2.0.0
tensorflow-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 بازل بازل 0.27.1-0.29.1
tensorflow-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل 0.26.1
tensorflow-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل 0.26.1
tensorflow-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل بازل 0.24.1-0.25.2
tensorflow-1.13.0 3.5-3.7 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.19.0-0.21.0
tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.15.0
tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.15.0
tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow 1.3.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0 3.5 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0 3.5 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3

GPU

الإصدار نسخة بايثون المترجم أدوات البناء كودن كودا
tensorflow_gpu-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 بازل 3.1.0 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 بازل 2.0.0 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 بازل بازل 0.27.1-0.29.1 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل 0.26.1 7.4 10
tensorflow_gpu-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل 0.26.1 7.4 10
tensorflow_gpu-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 بازل بازل 0.24.1-0.25.2 7.4 10
tensorflow_gpu-1.13.0 3.5-3.7 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.19.0-0.21.0 7.4 10
tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 بازل 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 تحديث MSVC 2015 3 Cmake v3.6.3 5.1 8