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我们将从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Windows 设备上。 注意：我们已经针对 Windows 系统提供了经过精密测试的预构建 TensorFlow 软件包。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 TensorFlow pip 软件包依赖项： pip3 install six numpy wheelpip3 install keras_applications==1.0.5 --no-depspip3 install keras_preprocessing==1.0.3 --no-deps
这些依赖项列在 REQUIRED_PACKAGES 下的 setup.py 文件中。
安装 Bazel将 Bazel 可执行文件的位置添加到 %PATH% 环境变量中。
安装 MSYS2为构建 TensorFlow 所需的 bin 工具安装 MSYS2。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 2015安装 Visual C++ 生成工具 2015。此软件包随附在 Visual Studio 2015 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++ 2015 Redistributable 更新 3
- Microsoft 生成工具 2015 更新 3
注意：TensorFlow 针对 Visual Studio 2015 更新 3 进行了测试。安装 GPU 支持（可选）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git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.gitcd tensorflow
代码库默认为 master 开发分支。您也可以检出要构建的版本分支： git checkout branch_name # r1.9, r1.10, etc.
要点：如果您在使用最新的开发分支时遇到构建问题，请尝试已知可用的版本分支。配置构建通过在 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）：
查看示例配置会话配置选项对于 GPU 支持，请指定 CUDA 和 cuDNN 的版本。如果您的系统安装了多个 CUDA 或 cuDNN 版本，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，则必须在构建之前再次运行此配置步骤。 注意：从 TensorFlow 1.6 开始，二进制文件使用 AVX 指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行。构建 pip 软件包Bazel 构建仅支持 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 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
Bazel 构建选项从源代码构建 TensorFlow 可能会消耗大量内存。如果系统内存有限，请使用以下命令限制 Bazel 的内存消耗量：--local_resources 2048,.5,1.0。 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，但建议您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
成功：TensorFlow 现已安装完毕。使用 MSYS shell 构建也可以使用 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，此转换不适用于 bazel。（标签 //foo/bar:bin 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/Python36PATH"
要启用 GPU 支持，请将 CUDA 和 cuDNN bin 目录添加到 $PATH 中： export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/binPATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/extras/CUPTI/libx64PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/binPATH"
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发表于 2019-2-14 09:22:15
