בנה ממקור ב-Windows

בנה חבילת TensorFlow pip מהמקור והתקן אותה ב-Windows.

הערה: אנו כבר מספקים חבילות TensorFlow שנבדקו היטב ונבנו מראש עבור מערכות Windows.

התקנה עבור Windows

התקן את כלי הבנייה הבאים כדי להגדיר את סביבת הפיתוח של Windows שלך.

התקן את Python ואת התלות בחבילת TensorFlow

התקן מהדורת Python 3.9+ 64 סיביות עבור Windows . בחר pip כתכונה אופציונלית והוסף אותו למשתנה הסביבתי %PATH% שלך.

התקן את התלות של חבילת TensorFlow pip :

pip3 install -U pip
pip3 install -U six numpy wheel packaging
pip3 install -U keras_preprocessing --no-deps

התלות רשומה בקובץ setup.py תחת REQUIRED_PACKAGES .

התקן את Bazel

התקן את Bazel , כלי הבנייה המשמש להידור של TensorFlow. עבור גרסת Bazel, ראה את תצורות ה-build שנבדקו עבור Windows. הגדר את Bazel לבנות C++ .

הוסף את המיקום של קובץ ההפעלה של Bazel למשתנה הסביבה %PATH% שלך.

התקן את MSYS2

התקן את MSYS2 עבור כלי הפח הדרושים לבניית TensorFlow. אם MSYS2 מותקן ב- C:\msys64 , הוסף את C:\msys64\usr\bin למשתנה הסביבה %PATH% שלך. לאחר מכן, באמצעות cmd.exe , הרץ:

pacman -Syu (requires a console restart)
pacman -S git patch unzip
pacman -S git patch unzip rsync

הערה: Clang יהיה המהדר המועדף לבניית גלגלי מעבד TensorFlow בפלטפורמת Windows החל מ-TF 2.16.1 הגרסה הנתמכת כעת היא LLVM/clang 17.0.6.

הערה: כדי לבנות עם Clang ב-Windows, יש צורך להתקין את הכלים LLVM ו-Visual C++ Build, שכן למרות ש-Windows משתמש ב-clang-cl.exe כקומפיילר, יש צורך בכלי Visual C++ Build כדי לקשר לספריות Visual C++

התקן את Visual C++ Build Tools 2022

התקן את כלי הבנייה של Visual C++ 2022 . זה מגיע עם Visual Studio Community 2022 אך ניתן להתקין אותו בנפרד:

1. עבור אל ההורדות של Visual Studio ,
2. בחר כלים עבור Visual Studio או כלים אחרים, Framework והפצה מחדש ,
3. הורד והתקן:
   • בניית כלים עבור Visual Studio 2022
   • Microsoft Visual C++ ניתנים להפצה מחדש עבור Visual Studio 2022

הערה: TensorFlow נבדק מול Visual Studio Community 2022 .

התקן את LLVM

1. עבור אל ההורדות של LLVM ,
2. הורד והתקן LLVM תואם Windows ב-C:/Program Files/LLVM, למשל, LLVM-17.0.6-win64.exe

התקן תמיכת GPU (אופציונלי)

עיין במדריך התמיכה של Windows GPU להתקנת מנהלי ההתקן ותוכנות נוספות הנדרשות להפעלת TensorFlow על GPU.

הערה: תמיכה ב-GPU ב-Windows מקורי זמינה רק עבור גרסאות 2.10 או קודמות, החל מ-TF 2.11, CUDA build אינו נתמך עבור Windows. לשימוש ב-TensorFlow GPU ב-Windows, תצטרך לבנות/להתקין את TensorFlow ב-WSL2 או להשתמש ב-tensorflow-cpu עם TensorFlow-DirectML-Plugin

הורד את קוד המקור של TensorFlow

השתמש ב- Git כדי לשכפל את מאגר TensorFlow ( git מותקן עם MSYS2):

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

ברירת המחדל של ה-repo הוא ענף הפיתוח master . אתה יכול גם לבדוק סניף שחרור לבניית:

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

נקודת מפתח: אם אתה נתקל בבעיות בנייה בענף הפיתוח האחרון, נסה סניף שחרור שידוע שהוא עובד.

אופציונלי: הגדרת משתנה סביבתי

הפעל את הפקודות הבאות לפני הפעלת פקודת ה-build כדי למנוע בעיות ביצירת החבילות: (אם הפקודות שלהלן הוגדרו בזמן התקנת החבילות, נא להתעלם מהן). הפעל set כדי לבדוק אם כל הנתיבים הוגדרו כהלכה, הפעל echo %Environmental Variable% למשל, echo %BAZEL_VC% כדי לבדוק את הנתיב שהוגדר עבור משתנה סביבתי ספציפי

נתיב Python הגדרת בעיה tensorflow:issue#59943 , tensorflow:issue#9436 , tensorflow:issue#60083

set PATH=path/to/python;%PATH% # [e.g. (C:/Python311)]
set PATH=path/to/python/Scripts;%PATH% # [e.g. (C:/Python311/Scripts)] 
set PYTHON_BIN_PATH=path/to/python_virtualenv/Scripts/python.exe 
set PYTHON_LIB_PATH=path/to/python virtualenv/lib/site-packages 
set PYTHON_DIRECTORY=path/to/python_virtualenv/Scripts 

נתיב Bazel/MSVC/CLANG הגדרת בעיה tensorflow:issue#54578

set BAZEL_SH=C:/msys64/usr/bin/bash.exe 
set BAZEL_VS=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools 
set BAZEL_VC=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools/VC 
set Bazel_LLVM=C:/Program Files/LLVM (explicitly tell Bazel where LLVM is installed by BAZEL_LLVM, needed while using CLANG)
set PATH=C:/Program Files/LLVM/bin;%PATH% (Optional, needed while using CLANG as Compiler)

אופציונלי: הגדר את ה-build

בניית TensorFlow מוגדרת על ידי קובץ .bazelrc בספריית השורש של המאגר. ניתן להשתמש בסקריפטים ./configure או ./configure.py כדי להתאים הגדרות נפוצות.

אם אתה צריך לשנות את התצורה, הפעל את הסקריפט ./configure מספריית השורש של המאגר.

python ./configure.py

סקריפט זה מבקש ממך את מיקום התלות של TensorFlow ומבקש אפשרויות תצורת בנייה נוספות (דגלים מהדר, למשל). להלן תצוגה לדוגמה של python ./configure.py (ההפעלה שלך עשויה להיות שונה):

הצג הפעלה לדוגמה של תצורה

python ./configure.py
You have bazel 6.5.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\Python311\python.exe]:

Found possible Python library paths:
C:\Python311\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Python311\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]:
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.

Warning: Cannot build with CUDA support on Windows.
Starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. To use TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2.

Do you want to use Clang to build TensorFlow? [Y/n]:
Add "--config=win_clang" to compile TensorFlow with CLANG.

Please specify the path to clang executable. [Default is C:\Program Files\LLVM\bin\clang.EXE]:

You have Clang 17.0.6 installed.

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.

Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.

Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
        --config=mkl            # Build with MKL support.
        --config=mkl_aarch64    # Build with oneDNN and Compute Library for the Arm Architecture (ACL).
        --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
        --config=numa           # Build with NUMA support.
        --config=dynamic_kernels        # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
        --config=v1             # Build with TensorFlow 1 API instead of TF 2 API.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
        --config=nogcp          # Disable GCP support.
        --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.

בנה והתקן את חבילת ה-pip

חבילת ה-pip בנויה בשני שלבים. פקודת bazel build יוצרת תוכנית "בונה חבילות". לאחר מכן אתה מפעיל את בונה החבילות כדי ליצור את החבילה.

בנה את בונה החבילות

tensorflow:master repo עודכן ל-build 2.x כברירת מחדל. התקן את Bazel והשתמש ב- bazel build כדי ליצור את בונה החבילות של TensorFlow.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel

מעבד בלבד

השתמש ב- bazel כדי להפוך את בונה החבילות של TensorFlow עם תמיכה במעבד בלבד:

בנה עם MSVC

bazel build --config=opt --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

בנה עם CLANG

השתמש ב- --config= win_clang כדי לבנות TenorFlow עם מהדר CLANG:

bazel build --config=win_clang --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

תמיכה ב-GPU

הערה: תמיכה ב-GPU ב-Windows מקורי זמינה רק עבור גרסאות 2.10 או קודמות, החל מ-TF 2.11, CUDA build אינו נתמך עבור Windows. לשימוש ב-TensorFlow GPU ב-Windows, תצטרך לבנות/להתקין את TensorFlow ב-WSL2 או להשתמש ב-tensorflow-cpu עם TensorFlow-DirectML-Plugin

כדי להפוך את בונה החבילות של TensorFlow עם תמיכה ב-GPU:

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

פקודות לניקוי המטמון של bazel כדי לפתור שגיאות עקב נתונים לא חוקיים או מיושנים במטמון, bazel clean עם דגל --expunge מסיר קבצים לצמיתות

bazel clean 
bazel clean --expunge  

אפשרויות בנייה של Bazel

השתמש באפשרות זו בעת בנייה כדי למנוע בעיות ביצירת חבילה: tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

עיין בהפניה לשורת הפקודה של Bazel עבור אפשרויות בנייה .

בניית TensorFlow ממקור יכולה להשתמש בהרבה זיכרון RAM. אם המערכת שלך מוגבלת בזיכרון, הגבל את השימוש ב-RAM של Bazel באמצעות: --local_ram_resources=2048 .

אם בונים עם תמיכה ב-GPU, הוסף --copt=-nvcc_options=disable-warnings כדי לדכא הודעות אזהרה של nvcc.

בנה את החבילה

כדי לבנות חבילת pip, עליך לציין את הדגל --repo_env=WHEEL_NAME. בהתאם לשם שסופק, החבילה תיווצר. לְדוּגמָה:

כדי לבנות חבילת מעבד tensorflow:

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

כדי לבנות חבילה לילית, הגדר tf_nightly במקום tensorflow , למשל כדי לבנות חבילה לילית של CPU:

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tf_nightly_cpu

כתוצאה מכך, הגלגל שנוצר יהיה ממוקם ב

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/

התקן את החבילה

שם הקובץ של קובץ .whl שנוצר תלוי בגרסת TensorFlow ובפלטפורמה שלך. השתמש pip install כדי להתקין את החבילה, לדוגמה:

pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-version-tags.whl

הצלחה: TensorFlow מותקן כעת.

בנה באמצעות מעטפת MSYS

ניתן לבנות את TensorFlow גם באמצעות מעטפת MSYS. בצע את השינויים המפורטים להלן, ולאחר מכן עקוב אחר ההוראות הקודמות עבור שורת הפקודה המקורית של Windows ( cmd.exe ).

השבת המרת נתיב MSYS

MSYS ממירה אוטומטית ארגומנטים שנראים כמו נתיבי Unix לנתיבי Windows, וזה לא עובד עם bazel . (התווית //path/to:bin נחשבת לנתיב אבסולוטי של יוניקס מכיוון שהיא מתחילה בקו נטוי.)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

הגדר את ה-PATH שלך

הוסף את ספריות ההתקנה של Bazel ו-Python למשתנה הסביבתי $PATH שלך. אם Bazel מותקן ב- C:\tools\bazel.exe , ו-Python ל- C:\Python\python.exe , הגדר את PATH שלך עם:

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

לתמיכה ב-GPU, הוסף את ספריות ה-CUDA וה-cuDNN bin ל- $PATH שלך:

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"

הערה: החל מ-TF 2.11, CUDA build אינו נתמך עבור Windows. לשימוש ב-TensorFlow GPU ב-Windows, תצטרך לבנות/להתקין את TensorFlow ב-WSL2 או להשתמש ב-tensorflow-cpu עם TensorFlow-DirectML-Plugin

תצורות בנייה נבדקו

מעבד

גִרְסָה	גרסת פייתון	מַהְדֵר	בניית כלים
tensorflow-2.17.0	3.9-3.12	CLANG 17.0.6	Bazel 6.5.0
tensorflow-2.16.1	3.9-3.12	CLANG 17.0.6	Bazel 6.5.0
tensorflow-2.15.0	3.9-3.11	MSVC 2019	Bazel 6.1.0
tensorflow-2.14.0	3.9-3.11	MSVC 2019	Bazel 6.1.0
tensorflow-2.12.0	3.8-3.11	MSVC 2019	Bazel 5.3.0
tensorflow-2.11.0	3.7-3.10	MSVC 2019	Bazel 5.3.0
tensorflow-2.10.0	3.7-3.10	MSVC 2019	בזל 5.1.1
tensorflow-2.9.0	3.7-3.10	MSVC 2019	Bazel 5.0.0
tensorflow-2.8.0	3.7-3.10	MSVC 2019	בזל 4.2.1
tensorflow-2.7.0	3.7-3.9	MSVC 2019	בזל 3.7.2
tensorflow-2.6.0	3.6-3.9	MSVC 2019	בזל 3.7.2
tensorflow-2.5.0	3.6-3.9	MSVC 2019	בזל 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	בזל 0.27.1-0.29.1
tensorflow-2.0.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.26.1
tensorflow-1.15.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.26.1
tensorflow-1.14.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.24.1-0.25.2
tensorflow-1.13.0	3.5-3.7	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.19.0-0.21.0
tensorflow-1.12.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.15.0
tensorflow-1.11.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.15.0
tensorflow-1.10.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.9.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.3.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.2.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.1.0	3.5	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3
tensorflow-1.0.0	3.5	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3

GPU

הערה: תמיכה ב-GPU ב-Windows מקורי זמינה רק עבור גרסאות 2.10 או קודמות, החל מ-TF 2.11, CUDA build אינו נתמך עבור Windows. לשימוש ב-TensorFlow GPU ב-Windows, תצטרך לבנות/להתקין את TensorFlow ב-WSL2 או להשתמש ב-tensorflow-cpu עם TensorFlow-DirectML-Plugin

גִרְסָה	גרסת פייתון	מַהְדֵר	בניית כלים	cuDNN	CUDA
tensorflow_gpu-2.10.0	3.7-3.10	MSVC 2019	בזל 5.1.1	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.9.0	3.7-3.10	MSVC 2019	Bazel 5.0.0	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.8.0	3.7-3.10	MSVC 2019	בזל 4.2.1	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.7.0	3.7-3.9	MSVC 2019	בזל 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.6.0	3.6-3.9	MSVC 2019	בזל 3.7.2	8.1	11.2
tensorflow_gpu-2.5.0	3.6-3.9	MSVC 2019	בזל 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	בזל 0.27.1-0.29.1	7.6	10.1
tensorflow_gpu-2.0.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.26.1	7.4	10
tensorflow_gpu-1.15.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.26.1	7.4	10
tensorflow_gpu-1.14.0	3.5-3.7	MSVC 2017	בזל 0.24.1-0.25.2	7.4	10
tensorflow_gpu-1.13.0	3.5-3.7	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.19.0-0.21.0	7.4	10
tensorflow_gpu-1.12.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.15.0	7.2	9.0
tensorflow_gpu-1.11.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	בזל 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.10.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.9.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.8.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.7.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.6.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.5.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	7	9
tensorflow_gpu-1.4.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	6	8
tensorflow_gpu-1.3.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	6	8
tensorflow_gpu-1.2.0	3.5-3.6	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8
tensorflow_gpu-1.1.0	3.5	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8
tensorflow_gpu-1.0.0	3.5	עדכון 3 של MSVC 2015	Cmake v3.6.3	5.1	8