Windows でのソースからのビルド

ソースから TensorFlow の pip パッケージをビルドし、それを Windows にインストールします。

Windows でのセットアップ

Windows での開発環境を構成するために、以下のビルドツールをインストールします。

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 3.5.x または Python 3.6.x の 64 ビット版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 の pip パッケージの依存関係をインストールします。

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

依存関係のリストは、REQUIRED_PACKAGES 内の setup.py ファイルにあります。

Bazel をインストールする

TensorFlow のコンパイルに使用す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 用のテスト済みのビルド構成をご覧ください。 Bazel で C++ をビルドするように構成します。

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 のビルドに必要な bin ツール用に 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、以下のコマンドを実行します。

pacman -S git patch unzip

Visual C++ Build Tools 2019 をインストールする

Visual C++ Build Tools 2019 をインストールします。これは Visual Studio 2019 に付属していますが、別々にインストールすることもできます。

1. Visual Studio のダウンロード サイトに移動します。
2. [再頒布可能パッケージおよびビルドツール] を選択します。
3. 以下をダウンロードしてインストールします。
   • Microsoft Visual C++ 2019 再頒布可能ファイル
   • Microsoft Build Tools 2019

GPU サポートをインストールする（省略可）

Windows 用の GPU サポートに関するガイドを確認して、GPU で TensorFlow を実行するのに必要なドライバや追加のソフトウェアをインストールします。

TensorFlow の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 は MSYS2 で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.

ビルドを構成する

TensorFlow のソースツリーのルートで、次のコマンドを実行して、システムビルドを構成します。

python ./configure.py

このスクリプトを実行すると、TensorFlow の依存関係の場所を尋ねるプロンプトが表示され、追加のビルド構成オプション（たとえば、コンパイラ フラグ）についても問い合わせがあります。python ./configure.py（セッションによって異なる場合があります）の実行例を以下に示します。

python ./configure.py
Starting local Bazel server and connecting to it...
................
You have bazel 0.15.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\python36\python.exe]:

Found possible Python library paths:
  C:\python36\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\python36\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: Y
CUDA support will be enabled for TensorFlow.

Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 9.0]:

Please specify the location where CUDA 9.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0]:

Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7.0]: 7.0

Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0]: C:\tools\cuda

Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with.
You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 3.5,7.0]: 3.7

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.

Configuration finished

構成オプション

GPU サポートを使用する場合は、CUDA と cuDNN のバージョンを指定します。CUDA や cuDNN の複数のバージョンがシステムにインストールされている場合は、デフォルトを使用するのではなく、バージョンを明示的に設定します。./configure.py はシステムの CUDA ライブラリへのシンボリック リンクを作成します。そのため、CUDA ライブラリパスを変更する場合は、ビルドする前にこの構成手順をもう一度行う必要があります。

pip パッケージをビルドする

TensorFlow 2.x

tensorflow:master リポジトリがデフォルトで 2.x をビルドするようにアップデートされました。 Bazel をインストールし、bazel build を使用して TensorFlow パッケージを作成します。

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x

マスターから TensorFlow の 1.x バージョンをビルドするには、bazel build --config=v1 を使用して TensorFlow 1.x パッケージを作成します。

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

CPU のみ

CPU のみに対応する TensorFlow パッケージのビルダーを、bazel を使用して作成します。

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

GPU サポート

GPU に対応する TensorFlow パッケージのビルダーを作成するには、以下を使用します。

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

Bazel のビルド オプション

ビルドの際にこのオプションを使用して、パッケージの作成時の問題（tensorflow:issue#22390）を回避します。

--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 リファレンスをご覧ください。

ソースから TensorFlow をビルドすると、大量の RAM が使用される可能性があります。メモリの制約があるシステムでは、Bazel の RAM 使用量を --local_ram_resources=2048 で制限してください。

GPU サポートを含めてビルドする場合は、--copt=-nvcc_options=disable-warnings を追加して、nvcc 警告メッセージを非表示にします。

パッケージをビルドする

bazel build コマンドを実行すると build_pip_package という名前の実行可能ファイルが作成されます。これは pip パッケージをビルドするプログラムです。たとえば、次のように実行すると、.whl パッケージが C:/tmp/tensorflow_pkg ディレクトリ内にビルドされます。

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

CUDA 構成と非 CUDA 構成の両方を同じソースツリー下にビルドすることも可能ですが、同じソースツリー内のこの 2 つの構成間を切り替える際には、bazel clean を実行することをおすすめします。

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 のバージョンとご利用のプラットフォームによって異なります。pip3 install を使ってパッケージをインストールするには、たとえば次のように指定します。

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

MSYS シェルを使用してビルドする

TensorFlow は MSYS シェルを使用してビルドすることもできます。以下に挙げた変更を行った後、Windows のネイティブ コマンドライン（cmd.exe）での上記の手順を行います。

MSYS のパス変換を無効にする

MSYS は Unix のパスと見なされる引数を Windows のパスに変換しますが、これは bazel ではうまく機能しません（//path/to:bin というラベルはスラッシュで始まるため、Unix の絶対パスと見なされてしまいます）。

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

PATH を設定する

Bazel と Python の各インストール先ディレクトリを $PATH 環境変数に追加します。Bazel が C:\tools\bazel.exe、Python が C:\Python36\python.exe にインストールされている場合は、PATH を次のように設定します。

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

GPU サポートの場合は、CUDA と cuDNN の各 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"

テスト済みのビルド構成

CPU

GPU