Google jest zaangażowana w pogłębianie równości rasowej dla czarnych społecznościach. Zobacz jak.
Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

Budowa od źródła w systemie Windows

Zbudować pakiet pip TensorFlow od źródła i zainstalować go w systemie Windows.

Instalator dla Windows

Zainstalować następujące narzędzia kompilacji, aby skonfigurować środowisko programistyczne Windows.

Zainstalować Python i pakietu TensorFlow zależnościami

Zainstalować 3.5.x Python Python 3.6.x lub 64-bitowe wydanie dla Windows . Wybierz PIP jako wyposażenie opcjonalne i dodać go do swojej %PATH% zmiennej środowiskowej.

Zainstalować zależności pakietów TensorFlow pip:

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

Zależności są wymienione w setup.py plik pod REQUIRED_PACKAGES .

zainstalować Bazel

Zainstalować Bazel , narzędzie budowania używany do kompilacji TensorFlow. Dla wersji Bazel, zobacz przetestowane konfiguracje kompilacji dla systemu Windows. Konfiguracja Bazel aby zbudować C ++ .

Dodaj lokalizację pliku wykonywalnego Bazel do swojej %PATH% zmiennej środowiskowej.

zainstalować MSYS2

Zainstalować MSYS2 dla narzędzi bin potrzebnych do budowy TensorFlow. Jeśli MSYS2 jest zainstalowany na C:\msys64 , dodać C:\msys64\usr\bin do swojej %PATH% zmiennej środowiskowej. Następnie za pomocą cmd.exe , uruchom:

pacman -S git patch unzip

Zainstalować Visual C ++ tworzenie narzędzi, 2019

Zainstalować Visual C ++ Narzędzia build 2019. Ten pochodzi z programu Visual Studio 2019, ale mogą być zainstalowane oddzielnie:

  1. Idź do Wizualnych pobrania Studio ,
  2. Wybierz Redistributables i budować narzędzia,
  3. Ściągnij i zainstaluj:
    • Microsoft Visual C ++ 2019 Redistributable
    • Narzędzia Microsoft Buduj 2019

Zainstalować wsparcie GPU (opcjonalnie)

Zobacz Windows GPU instrukcji, aby zainstalować sterowniki i dodatkowe oprogramowanie wymagane do uruchomienia TensorFlow na GPU.

Pobierz kod źródłowy TensorFlow

Wykorzystanie Git sklonować repozytorium TensorFlow ( git jest instalowany z MSYS2):

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

Domyślne repo do master gałęzi rozwojowej. Można również kasy na oddział uwalniania zbudować:

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

Skonfiguruj build

Skonfiguruj swój build systemu uruchamiając następujące polecenie w korzeniu drzewa źródłowego TensorFlow:

python ./configure.py

Ten skrypt monituje o lokalizacji zależności TensorFlow i prosi o dodatkowe opcje konfiguracji kompilacji (flag kompilatora, na przykład). Poniżej przedstawiono przykładowy prowadzony od python ./configure.py (sesja może się różnić):

Opcje konfiguracyjne

Dla wsparcia GPU określ wersje CUDA i cuDNN. Jeśli system ma wiele wersji CUDA lub cuDNN zainstalowane, jawnie ustawić wersję zamiast opierania się na domyślne. ./configure.py tworzy dowiązania symboliczne do bibliotek CUDA tak Twojego systemu jeśli zaktualizować ścieżki biblioteki CUDA, ten krok konfiguracja musi zostać uruchomiony ponownie przed budynkiem.

Zbudować pakiet pip

TensorFlow 2.x

tensorflow: master repo została zaktualizowana zbudować 2.x domyślnie. Bazel zainstalować i używać bazel build aby utworzyć pakiet TensorFlow.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x

Aby zbudować wersji 1.x z TensorFlow z Master, korzystanie bazel build --config=v1 aby utworzyć pakiet TensorFlow 1.x.

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

CPU-tylko

Zastosowanie bazel aby budowniczy pakiet TensorFlow ze wsparciem CPU-only:

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

wsparcie GPU

Aby budowniczy pakiet TensorFlow z obsługą GPU:

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

Opcje kompilacji Bazel

Użyj tej opcji podczas budowania z emisją Unikać tworzenia pakietu: tensorflow: problem # 22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

Zobacz Bazel odniesienie wiersza poleceń dla opcji kompilacji .

Budowanie TensorFlow od źródła można użyć dużo pamięci RAM. Jeśli system jest ograniczona pamięci, wykorzystanie pamięci RAM jest z limitem Bazel: --local_ram_resources=2048 .

Jeśli budynek z obsługą GPU, dodać --copt=-nvcc_options=disable-warnings stłumić komunikatów ostrzegawczych nvcc.

Zbudować pakiet

bazel build polecenie tworzy plik wykonywalny o nazwie build_pip_package -To jest program, który buduje pip pakietu. Na przykład, co następuje buduje .whl pakiet w C:/tmp/tensorflow_pkg katalogu:

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

Choć możliwe jest, aby budować zarówno CUDA i configs non-CUDA pod tym samym drzewie źródłowym, zalecamy działa bazel clean podczas przełączania między tymi dwoma konfiguracjami w tym samym drzewie źródłowym.

Zainstalować pakiet

Nazwa pliku wygenerowanego .whl pliku zależy od wersji TensorFlow i platformy. Zastosowanie pip3 install , aby zainstalować pakiet, na przykład:

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

Budowanie pomocą powłoki Msys

TensorFlow może być także zbudowany z wykorzystaniem powłoki Msys. Wprowadzić zmiany wymienione poniżej, a następnie postępować zgodnie z instrukcjami poprzedniego dla linii poleceń systemu Windows natywnej ( cmd.exe ).

Wyłącz MSYS konwersja ścieżki

MSYS automatycznie konwertuje argumentów, które wyglądają jak Unix ścieżki do ścieżki Windows, i to nie zadziała z bazel . (Etykieta //path/to:bin uważany jest ścieżka bezwzględna Unix, ponieważ rozpoczyna się ukośnikiem).

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

Ustaw PATH

Dodać Bazel i Python katalogi instalacyjne do $PATH zmiennej środowiskowej. Jeśli Bazel jest zainstalowany na C:\tools\bazel.exe i Pythona do C:\Python36\python.exe , ustawić PATH z:

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

O wsparcie GPU, dodać CUDA i cuDNN katalogi bin do $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"

Przetestowane konfiguracje kompilacji

procesor

Wersja wersja Pythona Kompilator narzędzia do budowania
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 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.9.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.4.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.3.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.2.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3
tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3

GPU

Wersja wersja Pythona Kompilator narzędzia do budowania 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 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3,5-3,6 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 Update 3 cUpewnij v3.6.3 5.1 8