Ответ 1

Как установить TensorFlow и использовать его под Windows?

Обновлено 8/4/16

В Windows 10 теперь есть Ubuntu Bash среда, AKA Bash в Ubuntu в Windows, доступный как стандартный вариант (в отличие от Обновления предварительного просмотра для разработчиков). (Тег StackOverflow wsl) Этот параметр появился с обновлением Windows 10 годов ( Версия 1607), выпущенная 8/2/2016. Это позволяет использовать apt-get для установки пакетов программного обеспечения, таких как Python и TensorFlow.

Примечание: Bash на Ubuntu в Windows не имеет доступа к графическому процессору, поэтому все опции GPU для установки TensorFlow не будут работать.

Относящиеся инструкции по установке для Bash в Ubuntu на Windows в основном правильны, но необходимы только эти шаги:
Предпосылки
Включить функцию подсистемы Windows для Linux (GUI)
Перезагрузка при появлении запроса
Запустите Bash в Windows

Шаги больше не нужны:
Включить режим разработчика
Включить функцию подсистемы Windows для Linux (командной строки)

Затем установите TensorFlow, используя apt-get

sudo apt-get install python3-pip python3-dev
sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl 

и теперь проверьте TensorFlow

$ python3
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>> exit()

и запустить реальную нейронную сеть

python3 -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

Предыдущий ответ

После ознакомления с предварительным просмотром разработчика Bash в Windows.

См. Игра с TensorFlow в Windows от Scott Hanselman, который использует Bash в Windows 10

Оригинальный ответ

Проблема с Bazel

TensorFlow не создан с средствами автоматизации построения, такими как make, но с встроенным инструментом Google Bazel. Bazel работает только в системах на основе Unix, таких как Linux и OS X.

Поскольку текущее опубликованное/известное средство для создания TensorFlow использует Bazel, а Bazel не работает в Windows, нельзя установить или запустить TensorFlow изначально на Windows.

Из Часто задаваемые вопросы по Bazel

Как насчет Windows?

Из-за своего наследия UNIX перенос Bazel на Windows значителен Работа. Например, Bazel широко использует символические ссылки, которые меняются уровни поддержки в версиях Windows.

В настоящее время мы активно работаем над улучшением поддержки Windows, но он по-прежнему не может быть использован.

Статус

Смотрите: Ошибка TensorFlow # 17
См.: Проблема с Bazel # 276

Решение

Решения перечислены в порядке сложности и требуемой работы; от примерно часа до может даже не работать.

• Docker
  ~ 1 час

Установка докеров

Docker - это система для создания автономных версий операционной системы Linux, работающих на вашем компьютере. Когда вы устанавливаете и запускаете TensorFlow через Docker, он полностью изолирует установку от уже существующих пакетов на вашем компьютере.

Также посмотрите TensorFlow - какое изображение Docker использовать?

2. OS X
   ~ 1 час

Если у вас есть текущая Mac, работающая под управлением ОС X, то смотрите: Установка для Mac OS X

3. Linux

Рекомендуемая система Linux имеет тенденцию Ubuntu 14.04 LTS ( Загрузить страницу).

а. Виртуальная машина - Аппаратная виртуализация - Полная виртуализация
   ~ 3 часа

Загрузите и установите виртуальную машину, например, коммерческую VMware или бесплатную Virtual Box, после чего вы можете установить Linux, а затем установить TensorFlow.

Когда вы перейдете к установке TensorFlow, вы будете использовать Pip- Система управления пакетами Python. Пользователи Visual Studio должны думать о NuGet. Пакеты известны как wheels.

Смотрите: Установка протокола

Если вам нужно построить из источника, см. ниже: Установка из источников
~ 4 часа

Примечание. Если вы планируете использовать виртуальную машину и никогда раньше этого не делали, подумайте об использовании опции Docker, поскольку Docker - это виртуальная машина, ОС и TensorFlow, все упакованные вместе.

б. Двойная загрузка
   ~ 3 часа

Если вы хотите запустить TensorFlow на том же компьютере, на котором установлена ​​Windows, и использовать версию GPU, вам, скорее всего, придется использовать этот параметр как работающий на виртуальной машине, гипервизор 2 типа, не позволит вам получить доступ к графическому процессору.

4. Удаленная машина
   ~ 4 часа

Если у вас есть удаленный доступ к другому компьютеру, на котором вы можете установить программное обеспечение Linux и TensorFlow и разрешить удаленные подключения, вы можете используйте ваш компьютер Windows, чтобы представить удаленный компьютер как приложение, работающее в Windows.

5. Облачный сервис
   У меня нет опыта в этом. Если вы знаете, отредактируйте ответ.

Cloud, такие как AWS используются.

От Возможности TensorFlow

Хотите запустить модель как службу в облаке? Containerize with Docker и TensorFlow работают только.

Из Docker

Запуск Docker на AWS обеспечивает высоконадежный, недорогой способ быстро создавать, отправлять и запускать распределенные приложения по шкале. развертывание Docker с использованием AMI с рынка AWS.

6. Подождите, пока Bazel будет работать в Windows.

В настоящее время, похоже, единственное удержание - Bazel, однако В этом году должен появиться список "дорожной карты" Bazel, работающий в Windows.

Для Windows есть две функции:

2016‑02  Bazel can bootstrap itself on Windows without requiring admin privileges.  

2016‑12  Full Windows support for Android: Android feature set is identical for Windows and Linux/OS X.

7. Построить TensorFlow вручную.
   Несколько дней или более в зависимости от уровня вашего навыка. Я отказался от этого; слишком много подпроектов для сборки и файлы для поиска.

Помните, что Bazel используется только для создания TensorFlow. Если вы получаете команды Bazel, и правильный исходный код и библиотеки, вы должны иметь возможность создавать TensorFlow в Windows. Смотрите: Как получить команды, выполненные Bazel.

Пока я еще не исследовал это, вы можете посмотреть непрерывную интеграцию для необходимых файлов и информацию о том, как их построить для тестирование. (Readme) (сайт)

8. Построить Bazel на Windows
   Несколько дней или более в зависимости от уровня вашего навыка. Я тоже отказался от этого; не удалось найти необходимые исходные файлы, необходимые для Windows.

Существует публичная экспериментальная версия исходного кода Bazel, которая загружается в Windows. Вы можете использовать это, чтобы заставить Bazel работать в Windows и т.д.

Также эти решения требуют использования Cygwin или MinGW, который добавляет еще один уровень сложности.

9. Использовать альтернативную систему сборки, такую ​​как Make
   Если вы получите это на работу, я бы хотел посмотреть на GitHub.

В настоящее время TensorFlow не существует. Это запрос функции.

Смотрите: Задача TensorFlow 380

10. Перекрестное строительство
    Если вы получите это на работу, я бы хотел посмотреть на GitHub.

Вы создаете TensorFlow в Linux с помощью Bazel, но измените процесс сборки, чтобы вывести колесо, которое можно установить в Windows. Это потребует подробных знаний о Bazel, чтобы изменить конфигурацию и найти исходный код и библиотеки, которые работают с Windows. Вариант, который я бы предложил только в качестве последнего средства. Возможно, это даже не возможно.

11. Запустите новую подсистему Windows для Linux.

Смотрите: Обзор подсистемы Windows для Linux

Вы будете знать столько, сколько я делаю, прочитав статью, на которую ссылается.

Можно ли использовать Bazel для Windows для производства?

Поскольку это экспериментальное программное обеспечение, которое я бы не использовал на производственной машине.

Помните, что вам нужно только Bazel для создания TensorFlow. Поэтому используйте экспериментальный код на не-производственной машине для создания wheel, затем установите колесо на производственную машину. См.: Установка протокола

TL;DR;

В настоящее время у меня есть несколько версий для обучения. Большинство используют рабочую станцию ​​VMWare 7.1 для размещения Ubuntu 14.04 LTS или Ubuntu 15 или Debian. У меня также есть одна двойная загрузка Ubuntu 14.04 LTS на моей машине Windows для доступа к GPU, поскольку машина с VMware не имеет соответствующего графического процессора. Я бы порекомендовал вам предоставить эти компьютеры не менее 8 ГБ памяти либо в виде ОЗУ, либо в ОЗУ, и в пространстве подкачки, поскольку я несколько раз исчерпал память.

Ответ 2

Я могу подтвердить, что он работает в подсистеме Windows для Linux! И это также очень просто.

В Ubuntu Bash в Windows 10 сначала обновите индекс пакета:

apt-get update

Затем установите pip для Python 2:

sudo apt-get install python-pip python-dev

Установка тензорного потока:

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Теперь пакет установлен, вы можете запустить образец CNN в наборе MNIST:

cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/mnist

python convolutional.py

Я только что протестировал процессорный пакет.

Я писал об этом: http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux/

веселит

~ майкл

Ответ 3

Извините за раскопки, но этот вопрос довольно популярен, и теперь у него есть другой ответ.

Google официально объявила о добавлении поддержки TensorFlow для Windows (7, 10 и Server 2016): developers.googleblog.com

Модуль Python может быть установлен с помощью pip с помощью одной команды:

C:\> pip install tensorflow

И если вам нужна поддержка GPU:

 C:\> pip install tensorflow-gpu

Руководство TensorFlow - Как установить pip в windows

Другая полезная информация включена в примечания к выпуску: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

UPD: Как @m02ph3u5, упомянутое в комментариях TF для Windows поддерживает только Python 3.5.x Установка TensorFlow в Windows с native pip

Ответ 4

Установка TensorFlow

В настоящее время TensorFlow поддерживает только 64-разрядную версию Python 3.5. Поддерживаются как CPU, так и GPU. Вот несколько инструкций по установке, предполагающих, что у вас нет Python 3.5 64-бит:

• Загрузка и установка распространяемого обновления Microsoft Visual С++ 2015 3: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 (требуется Python 3.5 и TensorFlow)
• Загрузите и установите Python 3.5 64-bit: https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe
• Установите pip следующим образом: загрузите https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py, затем запустите python get-pip.py
• Установите TensorFlow с помощью pip install tensorflow (версия CPU) или pip install tensorflow-gpu (версия GPU → требуется установка CUDA).

Тестирование TensorFlow

Теперь вы можете запустить что-то вроде следующего, чтобы проверить, работает ли TensorFlow нормально:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a + b))

TensorFlow поставляется с несколькими моделями, которые расположены в C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\ (при условии, что вы установили python в C:\Python35). Например, вы можете запускать консоль:

python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

или

python C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\image\mnist\convolutional.py

Ограничения TensorFlow в Windows

Первоначальная поддержка построения TensorFlow в Microsoft Windows была добавлена ​​в 2016-10-05 в commit 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578:

Этот PR содержит начальную версию поддержки для создания TensorFlow (Только процессор) в Windows с использованием CMake. Он включает документацию для построение с помощью CMake на Windows, специфичный для платформы код для реализация основных функций в Windows и правила CMake для построения программу обучения примера С++ и пакет PIP (только для Python 3.5). Правила CMake поддерживают создание TensorFlow с помощью Visual Studio 2015.

Поддержка Windows - это незавершенная работа, и мы приветствуем ваши отзывы и взносы.

Подробнее о поддерживаемых функциях и инструкциях о том, как создать TensorFlow в Windows, см. файл tensorflow/contrib/cmake/README.md.

Поддержка Microsoft Windows была введена в TensorFlow в версии 0.12 RC0 (примечания к выпуску):

TensorFlow теперь строит и запускает в Microsoft Windows (тестируется в Windows 10, Windows 7 и Windows Server 2016). Поддерживаемые языки включают Python (через пакет pip) и С++. CUDA 8.0 и cuDNN 5.1 поддерживаются для ускорения GPU. Известные ограничения включают: В настоящее время невозможно загрузить пользовательскую библиотеку op. Файловые системы GCS и HDFS в настоящее время не поддерживаются. Следующие опсы не в настоящее время: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, деквантование, дигамма, ERF, ERFC, Igamma, Igammac, Lgamma, полигамму, QuantizeAndDequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, QuantizedConcat, QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange и Requantize.

Ответ 5

Теперь Tensorflow официально поддерживается в Windows, вы можете установить его с помощью команды pip Python 3.5 без компиляции.

Версия CPU

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

cp35 обозначает колесо python 3.5, 0.12.0 версию, вы можете отредактировать их в соответствии с вашими предпочтениями или установить последнюю доступную версию CPU, которую вы можете использовать

pip install --upgrade tensorflow

Версия графического процессора

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

cp35 обозначает колесо python 3.5, 0.12.0 версию, вы можете отредактировать их в соответствии с вашими предпочтениями или установить последнюю версию графического процессора, которую вы можете использовать

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Дополнительная информация

Ответ 6

Следующее может работать на вас: установить Virtual Box, создать Linux VM и установить в нее Linux. Я бы порекомендовал Ubuntu, потому что Google часто использует его внутри. Затем установите TensorFlow в Linux VM.

Ответ 7

Вы не можете сейчас. Проблема заключается в том, что schedorflow использует bazel build другое внутреннее средство Google, которое было открыто как проект с открытым исходным кодом, и оно поддерживает только mac и unix, До тех пор, пока база не будет перенесена в окна или добавлена ​​другая система сборки, в тензорном потоке есть небольшая возможность запускать тензорный поток изначально на окна.

Сказав, что вы можете установить виртуальный бокс, а затем установить докер-машину и запустить контейнер linux с тензорным потоком внутри него.

Ответ 8

Мне удалось установить TensorFlow на Win8.1 без Docker, используя советы от https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636

Я пробовал много вещей до этого, и я не буду пытаться установить его дважды, но вот что я сделал: - установите VS2015 (убедитесь, что Visual С++ также установлен) - установить Python Tools для VS2015 - установить Python2.7 с помощью Anaconda2 - установить pip и conda для Python - установить numpy с помощью pip внутри VS2015 - установить тензорный поток с пипом внутри VS2015

Мне не удалось это сделать с помощью Python3.5

Мне также удалось установить на Win8.1 через Cloud9 Существует видео-учебник по Youtube.

https://www.youtube.com/watch?v=kMtrOIPLpR0

EDIT: на самом деле для вышеизложенного (не Cloud9, который в порядке) у меня проблемы: TensorFlow LOOKS LIKE он установлен (я могу видеть его в списке модулей, установленных в VS2015, когда щелкнул в обозревателе решений на 64-битной версии Python 2.7) но если я наберу script или в Python Interactive import tensorflow as TF, тогда я получаю сообщение об ошибке

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 50, in <module>
    from tensorflow.python.framework.framework_lib import *
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\framework_lib.py", line 62, in <module>
    from tensorflow.python.framework.ops import Graph
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 40, in <module>
    from tensorflow.python.framework import versions
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\versions.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 20, in swig_import_helper
    import _pywrap_tensorflow

Ответ 9

Как писал этот ответ, я не смог правильно настроить fiforflow с помощью python версии 3.5.2. Возврат к python 3.5.0 сделал трюк.

Затем мне удалось установить с помощью

C: > pip install tensorflow

Ответ 10

Если вы уже установили anaconda в своих окнах, есть более простой способ, как я узнал:

conda create --name snakes python=3

Тогда

activate snakes

Тогда

pip install tensorflow

Это похоже на virtualenv, и я нашел это полезным.

Ответ 11

Следуйте этой ссылке, чтобы установить Tensorflow в Windows, и вы также можете использовать ее в Visual Studio