[PYTHON] Erstellen Sie TensorFlow unter Windows

** * Windows Builds sind offiziell ab 0.12 verfügbar! ** ** **

Release 0.12.0/Major Features and Improvements

Vor kurzem (wahrscheinlich ab Oktober 2016) kann TensorFlow unter Windows erstellt werden. Das Verfahren zum Erstellen mit CMake wird unten veröffentlicht (es scheint jedoch, dass Zu Bazel migrieren). Masu).

tensorflow/tensorflow/contrib/cmake/README.md

Es ist ziemlich sorgfältig geschrieben, sodass Sie es im Grunde genommen erstellen, einen Python-Wrapper generieren und Python x Tensorflow nativ unter Windows verwenden können. Das Erstellen nimmt jedoch viel Zeit in Anspruch. Wenn Sie es also schnell verwenden möchten, ist das von mir erstellte unten aufgeführt. Verwenden Sie es daher bitte. Wir haben bestätigt, dass der Code in Einführung funktioniert.

icoxfog417/tensorflow-windows-build

Ab November 2016 wird das Bauen unter Windows immer noch als Alpha-Version behandelt, und es scheint, dass einige Funktionen nicht unterstützt werden. Wenn Sie unter Windows wie gewohnt arbeiten möchten, sollten Sie es daher mit "bash unter Windows" installieren (obwohl es einen Vorteil gibt, dass Sie die GPU verwenden können, wenn Sie Windows nativ erstellen können).

Umgebung erstellen

Unten finden Sie eine Beschreibung der von mir erstellten Umgebung. Wenn Sie es selbst ausprobieren möchten, beziehen Sie sich bitte darauf.

Mit Miniconda / Anaconda können Sie auf einfache Weise eine Umgebung zum Bauen erstellen.

conda create -n tensorflow-win swig numpy zlib

Eigentlich ist "cmake" auch in "conda install" enthalten, aber die hier eingegebene Version von "cmake" ist "3.3.1", und in diesem Fall ist ein Erstellungsfehler aufgetreten. Daher habe ich für "cmake" die neueste Version der "3.6" -Serie von hier gelöscht und verwendet. Das Build-Skript sieht folgendermaßen aus:

cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
-DSWIG_EXECUTABLE=<your_conda_env_path>\Library\bin\swig.exe ^
-DPYTHON_EXECUTABLE=<your_conda_env_path>\python.exe ^
-DPYTHON_LIBRARIES=<your_conda_env_path>\libs\python35.lib
More? -Dtensorflow_ENABLE_GPU=ON ^
More? -DCUDNN_HOME="<cudnn Erweiterungsverzeichnis>\cuda"

Die folgenden Ressourcen werden zum Erstellen benötigt.

Bitte versuchen Sie TensorFlow life unter Windows.

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