在 Windows 环境中从源代码构建

我们将从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Windows 设备上。

Windows 设置

安装以下构建工具以配置 Windows 开发环境。

安装 Python 和 TensorFlow 软件包依赖项

安装适用于 Windows 的 Python 3.6.x 64 位版本。选择 pip 作为可选功能，并将其添加到 %PATH% 环境变量中。

安装 TensorFlow pip 软件包依赖项：

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

这些依赖项就列在 setup.py 文件的 REQUIRED_PACKAGES 下。

安装 Bazel

安装 Bazel，它是用于编译 TensorFlow 的构建工具。如需确认适用的 Bazel 版本，请参阅适用于 Windows 的经过测试的构建配置。配置 Bazel 来构建 C++。

将 Bazel 可执行文件的位置添加到 %PATH% 环境变量中。

安装 MSYS2

安装 MSYS2，以获取构建 TensorFlow 所需的 bin 工具。如果 MSYS2 已安装到 C:\msys64 下，请将 C:\msys64\usr\bin 添加到 %PATH% 环境变量中。然后，使用 cmd.exe 运行以下命令：

pacman -S git patch unzip

安装 Visual C++ 生成工具 2019

安装 Visual C++ 生成工具 2019。该工具随附在 Visual Studio 2019 中，但可以单独安装：

转到 Visual Studio 下载页面，
选择“可再发行组件和生成工具”，
下载并安装：
- Microsoft Visual C++ 2019 可再发行组件包
- Microsoft 生成工具 2019

安装 GPU 支持项（可选）

若要安装在 GPU 上运行 TensorFlow 所需的驱动程序和其他软件，请参阅 Windows GPU 支持指南。

下载 TensorFlow 源代码

使用 Git 克隆 TensorFlow 代码库（git 已随 MSYS2 一起安装）：

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

该代码库默认为 master 开发分支。您也可以检出想要构建的版本分支：

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

配置 build

通过在 TensorFlow 源代码树的根目录下运行以下命令来配置系统构建：

python ./configure.py

此脚本会提示您指定 TensorFlow 依赖项的位置，并要求指定其他构建配置选项（例如，编译器标记）。以下代码展示了 python ./configure.py 的示例运行会话（您的会话可能会有所不同）：

查看示例配置会话

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

配置选项

为了支持 GPU，请指定 CUDA 和 cuDNN 的版本。如果您的系统安装了多个版本的 CUDA 或 cuDNN，请明确设置版本，而不是依赖于默认版本。./configure.py 会创建指向系统 CUDA 库的符号链接，因此，如果您更新 CUDA 库路径，就必须在构建之前再次运行此配置步骤。

构建 pip 软件包

TensorFlow 2.x

tensorflow:master 代码库已经默认更新为 build 2.x。请安装 Bazel 并使用 bazel build 创建 TensorFlow 软件包。

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

TensorFlow 1.x

如需从 master 分支构建 TensorFlow 1.x，请使用 bazel build --config=v1 创建 TensorFlow 1.x 软件包。

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

仅支持 CPU

使用 bazel 构建仅支持 CPU 的 TensorFlow 软件包构建器：

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

GPU 支持

要构建支持 GPU 的 TensorFlow 软件包构建器，请运行以下命令：

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

Bazel 构建选项

在构建时使用以下选项，避免在创建软件包时出现问题：tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

请参阅 Bazel 命令行参考文档，详细了解构建选项。

从源代码构建 TensorFlow 会消耗大量 RAM。如果您的系统受内存限制，请将 Bazel 的 RAM 使用量限制为：--local_ram_resources=2048。

如果构建支持 GPU 的 TensorFlow，请添加 --copt=-nvcc_options=disable-warnings 以禁止显示 nvcc 警告消息。

构建软件包

bazel build 命令会创建一个名为 build_pip_package 的可执行文件，此文件是用于构建 pip 软件包的程序。例如，以下命令会在 C:/tmp/tensorflow_pkg 目录中构建 .whl 软件包：

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

尽管可以在同一个源代码树下构建 CUDA 和非 CUDA 配置，但建议在同一个源代码树中的这两种配置之间切换时运行 bazel clean。

安装软件包

生成的 .whl 文件的文件名取决于 TensorFlow 版本和您的平台。例如，使用 pip3 install 安装软件包：

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

使用 MSYS shell 构建

您也可以使用 MSYS shell 构建 TensorFlow。做出下面列出的更改，然后按照之前的 Windows 原生命令行 (cmd.exe) 说明进行操作。

停用 MSYS 路径转换

MSYS 会自动将类似 Unix 路径的参数转换为 Windows 路径，而此转换不适用于 bazel。（标签 //path/to:bin 会被视为 Unix 绝对路径，因为它以斜杠开头。）

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

设置 PATH

将 Bazel 和 Python 安装目录添加到 $PATH 环境变量中。如果 Bazel 安装到了 C:\tools\bazel.exe，并且 Python 安装到了 C:\Python36\python.exe，请使用以下命令设置 PATH：

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

如需支持 GPU，请将 CUDA 和 cuDNN bin 目录添加到 $PATH 中：

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"

经过测试的构建配置

CPU

版本	Python 版本	编译器	构建工具
tensorflow-2.6.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2
tensorflow-2.5.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2
tensorflow-2.4.0	3.6-3.8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0
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

版本	Python 版本	编译器	构建工具	cuDNN	CUDA
tensorflow_gpu-2.6.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.5.0	3.6-3.9	MSVC 2019	Bazel 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.4.0	3.6-3.8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	8.0	11.0
tensorflow_gpu-2.3.0	3.5-3.8	MSVC 2019	Bazel 3.1.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.2.0	3.5-3.8	MSVC 2019	Bazel 2.0.0	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.1.0	3.5-3.7	MSVC 2019	Bazel 0.27.1-0.29.1	7.6	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	7.2	9.0
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