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Erstellen Sie aus dem Quellcode unter Windows

Erstellen Sie ein TensorFlow- Pip- Paket aus dem Quellcode und installieren Sie es unter Windows.

Setup für Windows

Installieren Sie die folgenden Build-Tools, um Ihre Windows-Entwicklungsumgebung zu konfigurieren.

Installieren Sie Python und die TensorFlow-Paketabhängigkeiten

Installieren Sie eine 64-Bit-Version von Python 3.5.x oder Python 3.6.x für Windows . Wählen Sie pip als optionale Funktion aus und fügen Sie sie Ihrer Umgebungsvariablen %PATH% .

Installieren Sie die Abhängigkeiten des TensorFlow- Pip- Pakets:

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

Die Abhängigkeiten sind in der Datei setup.py unter REQUIRED_PACKAGES .

Installieren Sie Bazel

Installieren Sie Bazel , das Build-Tool zum Kompilieren von TensorFlow. Informationen zur Bazel-Version finden Sie in den getesteten Build-Konfigurationen für Windows. Konfigurieren Sie Bazel zum Erstellen von C ++ .

Fügen Sie den Speicherort der ausführbaren Bazel-Datei zu Ihrer Umgebungsvariablen %PATH% .

Installieren Sie MSYS2

Installieren Sie MSYS2 für die Bin-Tools, die zum Erstellen von TensorFlow benötigt werden. Wenn MSYS2 unter C:\msys64 installiert ist, fügen Sie Ihrer Umgebungsvariablen %PATH% C:\msys64\usr\bin . Führen Sie dann mit cmd.exe aus:

pacman -S git patch unzip

Installieren Sie Visual C ++ Build Tools 2019

Installieren Sie die Visual C ++ Build Tools 2019 . Dies wird mit Visual Studio 2019 geliefert , kann jedoch separat installiert werden:

  1. Gehen Sie zu den Visual Studio-Downloads .
  2. Wählen Sie Redistributables und Build Tools aus .
  3. Herunterladen und installieren:
    • Microsoft Visual C ++ 2019 Weiterverteilbar
    • Microsoft Build Tools 2019

Installieren Sie die GPU-Unterstützung (optional)

Informationen zum Installieren der Treiber und der zusätzlichen Software, die zum Ausführen von TensorFlow auf einer GPU erforderlich sind, finden Sie im Windows-Handbuch zur GPU-Unterstützung .

Laden Sie den TensorFlow-Quellcode herunter

Verwenden Sie Git , um das TensorFlow-Repository zu klonen ( git wird mit MSYS2 installiert):

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

Das Repo ist standardmäßig der master Entwicklungszweig. Sie können auch einen zu erstellenden Release-Zweig auschecken:

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

Konfigurieren Sie den Build

Konfigurieren Sie Ihren Systembuild, indem Sie Folgendes im Stammverzeichnis Ihres TensorFlow-Quellbaums ausführen:

python ./configure.py

Dieses Skript fordert Sie zur Eingabe des Speicherorts von TensorFlow-Abhängigkeiten auf und fordert Sie nach zusätzlichen Build-Konfigurationsoptionen (z. B. Compiler-Flags) auf. Das Folgende zeigt einen Beispiellauf von python ./configure.py (Ihre Sitzung kann abweichen):

Einstellmöglichkeiten

Geben Sie für die GPU-Unterstützung die Versionen von CUDA und cuDNN an. Wenn auf Ihrem System mehrere Versionen von CUDA oder cuDNN installiert sind, legen Sie die Version explizit fest, anstatt sich auf die Standardeinstellung zu verlassen. ./configure.py erstellt symbolische Links zu den CUDA-Bibliotheken Ihres Systems. Wenn Sie also Ihre CUDA-Bibliothekspfade aktualisieren, muss dieser Konfigurationsschritt vor dem ./configure.py erneut ausgeführt werden.

Erstellen Sie das Pip-Paket

TensorFlow 2.x.

Tensorflow: Master Repo wurde standardmäßig auf Build 2.x aktualisiert. Installieren Sie Bazel und verwenden Sie bazel build , um das TensorFlow-Paket zu erstellen.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x.

Um die 1.x-Version von TensorFlow vom Master aus zu erstellen, verwenden Sie bazel build --config=v1 , um ein TensorFlow 1.x-Paket zu erstellen.

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

Nur CPU

Verwenden Sie bazel , um den TensorFlow-Paket-Builder mit bazel CPU-Unterstützung zu erstellen:

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

GPU-Unterstützung

So erstellen Sie den TensorFlow-Paketersteller mit GPU-Unterstützung:

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

Bazel Build-Optionen

Verwenden Sie diese Option beim Erstellen, um Probleme bei der Paketerstellung zu vermeiden: tensorflow: Problem # 22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

Informationen zur Erstellung finden Sie in der Bazel- Befehlszeilenreferenz .

Das Erstellen von TensorFlow aus dem Quellcode kann viel RAM verbrauchen. Wenn Ihr System über wenig Speicher verfügt, begrenzen Sie die RAM-Auslastung von Bazel mit: --local_ram_resources=2048 .

Wenn Sie mit GPU-Unterstützung --copt=-nvcc_options=disable-warnings , fügen Sie --copt=-nvcc_options=disable-warnings hinzu, um --copt=-nvcc_options=disable-warnings zu unterdrücken.

Erstellen Sie das Paket

Der Befehl bazel build erstellt eine ausführbare Datei mit dem Namen build_pip_package ist das Programm, mit dem das pip Paket erstellt wird. Im Folgenden wird beispielsweise ein .whl Paket im Verzeichnis C:/tmp/tensorflow_pkg :

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

Obwohl es möglich ist, sowohl CUDA- als auch Nicht-CUDA-Konfigurationen unter demselben Quellbaum zu erstellen, empfehlen wir, bazel clean wenn Sie zwischen diesen beiden Konfigurationen im selben bazel clean wechseln.

Installieren Sie das Paket

Der Dateiname der generierten .whl Datei hängt von der TensorFlow-Version und Ihrer Plattform ab. Verwenden Sie pip3 install , um das Paket zu installieren, zum Beispiel:

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

Erstellen Sie mit der MSYS-Shell

TensorFlow kann auch mit der MSYS-Shell erstellt werden. Nehmen Sie die unten aufgeführten Änderungen vor und befolgen Sie die vorherigen Anweisungen für die native Windows-Befehlszeile ( cmd.exe ).

Deaktivieren Sie die MSYS-Pfadkonvertierung

MSYS konvertiert automatisch Argumente, die wie Unix-Pfade aussehen, in Windows-Pfade. Dies funktioniert nicht mit bazel . (Die Bezeichnung //path/to:bin wird als absoluter Unix-Pfad betrachtet, da sie mit einem Schrägstrich beginnt.)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

Stellen Sie Ihren Pfad ein

Fügen Sie die Bazel- und Python-Installationsverzeichnisse zu Ihrer Umgebungsvariablen $PATH . Wenn Bazel unter C:\tools\bazel.exe und Python unter C:\Python36\python.exe , legen Sie Ihren PATH mit:

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

Fügen Sie zur GPU-Unterstützung die Verzeichnisse CUDA und cuDNN bin zu Ihrem $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"

Getestete Build-Konfigurationen

Zentralprozessor

Ausführung Python-Version Compiler Tools erstellen
Tensorflow-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0
Tensorflow-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 2.0.0
Tensorflow-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 Bazel 0.27.1-0.29.1
Tensorflow-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1
Tensorflow-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1
Tensorflow-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.24.1-0.25.2
Tensorflow-1.13.0 3.5-3.7 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.19.0-0.21.0
Tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.15.0
Tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.15.0
Tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3
Tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3

GPU

Ausführung Python-Version Compiler Tools erstellen cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 2.0.0 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 Bazel 0.27.1-0.29.1 7.4 10.1
tensorflow_gpu-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 7.4 10
tensorflow_gpu-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 7.4 10
tensorflow_gpu-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.24.1-0.25.2 7.4 10
tensorflow_gpu-1.13.0 3.5-3.7 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.19.0-0.21.0 7.4 10
tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8