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Wie installiere ich TensorFlow unter Windows?

Ich beginne mit der TensorFlow-Bibliothek für vertiefendes Lernen zu arbeiten, https://www.tensorflow.org/ .

Ich habe eine explizite Anleitung für die Arbeit unter Linux und Mac gefunden, aber keine Anleitung für die Arbeit unter Windows. Ich versuche es über das Netz, aber die Informationen fehlen.

Ich verwende Visual Studio 2015 für meine Projekte und versuche, die Bibliothek mit Visual Studio Compiler VC14 zu kompilieren.

Wie installiere und verwende ich es unter Windows?

Kann ich Bazel für Windows für die Produktion verwenden?

47
ProEns08

Wie installiere ich TensorFlow und benutze es unter Windows?

Aktualisiert am 04.08.16

Windows 10 hat jetzt eine bunt Bash-Umgebung, AKA Bash unter Ubuntu unter Windows , die als Standardoption verfügbar ist (im Gegensatz zu Insider Preview-Updates für Entwickler =). (StackOverflow-Tag wsl ) Diese Option wurde mit dem Windows 10-Jubiläums-Update (Version 1607) am 02.08.2016 veröffentlicht. Dies ermöglicht die Verwendung von apt-get , um Softwarepakete wie Python und TensorFlow zu installieren.

Hinweis: Bash unter Ubuntu unter Windows hat keinen Zugriff auf die GPU, sodass alle GPU-Optionen zur Installation von TensorFlow nicht funktionieren.

Die datierten Installationsanweisungen für Bash unter Ubuntu unter Windows sind grundsätzlich korrekt, aber nur diese Schritte sind notwendig:
Voraussetzungen
Aktivieren Sie das Windows-Subsystem für Linux-Feature (GUI)
Nach Aufforderung neu starten
Führen Sie Bash unter Windows aus

Nicht mehr benötigte Schritte:
Aktivieren Sie den Entwicklermodus
Aktivieren Sie das Windows-Subsystem für Linux-Feature (Befehlszeile)

Dann installieren Sie TensorFlow mit 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 

und jetzt TensorFlow testen

$ 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()

und ein tatsächliches neuronales Netz betreiben

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

Frühere Antwort

Nach dem Erlernen der Entwicklervorschau von Bash unter Windows.

Siehe Spielen mit TensorFlow unter Windows von Scott Hanselman, der Bash unter Windows 1 verwendet

Ursprüngliche Antwort

Bazel ist das Problem

TensorFlow wird nicht mit Build-Automatisierungstools wie make erstellt, sondern mit Googles internem Build-Tool Bazel . Bazel funktioniert nur auf Systemen, die auf nix basieren, wie Linux und OS X .

Da die aktuell veröffentlichten/bekannten Mittel zum Erstellen von TensorFlow Bazel verwenden und Bazel unter Windows nicht funktioniert, kann TensorFlow nicht nativ unter Windows installiert oder ausgeführt werden.

Von Bazel FAQ

Was ist mit Windows?

Aufgrund seines UNIX-Erbes ist die Portierung von Bazel auf Windows eine bedeutende Aufgabe. Bazel verwendet beispielsweise häufig Symlinks, die von Windows-Version zu Windows-Version unterschiedlich unterstützt werden.

Wir arbeiten derzeit aktiv an der Verbesserung der Windows-Unterstützung, aber es gibt immer noch Möglichkeiten, diese zu nutzen.

Status

Siehe: TensorFlow Problem # 17
Siehe: Bazel-Ausgabe Nr. 276

Lösungen

Die Lösungen sind in der Reihenfolge der Komplexität und des Arbeitsaufwands aufgeführt. von etwa einer stunde bis vielleicht nicht einmal arbeiten.

  1. Docker
    ~ 1 Stunde

Docker-Installation

Docker ist ein System zum Erstellen eigenständiger Versionen eines Linux-Betriebssystems, das auf Ihrem Computer ausgeführt wird. Wenn Sie TensorFlow über Docker installieren und ausführen, wird die Installation vollständig von vorhandenen Paketen auf Ihrem Computer isoliert.

Schauen Sie sich auch TensorFlow - welches Docker-Image soll verwendet werden?

  1. OS X
    ~ 1 Stunde

Wenn Sie einen aktuellen Mac mit OS X haben, lesen Sie: Installation für Mac OS X

  1. Linux

Das Linux-System empfehlen ist normalerweise buntu 14.04 LTS ( Download-Seite ).

ein. Virtuelle Maschine - Hardware-Virtualisierung - Vollständige Virtualisierung
~ 3 Stunden

Laden Sie eine virtuelle Maschine wie die kommerzielle VMware oder die kostenlose Virtual Box herunter und installieren Sie sie. Anschließend können Sie Linux und TensorFlow installieren.

Wenn Sie TensorFlow installieren, verwenden Sie Pip - das Paketverwaltungssystem von Python. Visual Studio-Benutzer sollten an NuGet denken. Die Pakete heißen Räder .

Siehe: Pip Installation

Wenn Sie von der Quelle erstellen müssen, lesen Sie: Installation von der Quelle
~ 4 Stunden

Hinweis: Wenn Sie vorhaben, eine virtuelle Maschine zu verwenden, und dies noch nie zuvor getan haben, sollten Sie stattdessen die Docker-Option in Betracht ziehen, da Docker die virtuelle Maschine, das Betriebssystem und TensorFlow in einem Paket enthält.

b. Dual Boot
~ 3 Stunden

Wenn Sie TensorFlow auf demselben Computer wie Windows ausführen und die GPU-Version verwenden möchten, müssen Sie diese Option höchstwahrscheinlich auf einem gehosteten virtuellen Computer ausführen. Hypervisor Typ 2 , ermöglicht Ihnen keinen Zugriff auf die GPU.

  1. Remote-Maschine
    ~ 4 Stunden

Wenn Sie Remotezugriff auf einen anderen Computer haben, auf dem Sie das Linux-Betriebssystem und TensorFlow installieren und Remoteverbindungen zulassen können, können Sie den Remotecomputer auf Ihrem Windows-Computer als unter Windows ausgeführte Anwendung präsentieren .

  1. Cloud Service
    Ich habe keine Erfahrung damit. Bitte bearbeite die Antwort, wenn du weißt.

Cloud Dienste wie AWS werden verwendet.

Von TensorFlow-Funktionen

Möchten Sie das Modell als Service in der Cloud ausführen? Containerisieren mit Docker und TensorFlow funktioniert einfach.

Von Docker

Das Ausführen von Docker unter AWS bietet eine äußerst zuverlässige und kostengünstige Möglichkeit zum schnellen Erstellen, Versenden und Ausführen verteilter Anwendungen in großem Maßstab. Stellen Sie Docker mit AMIs vom AWS Marketplace bereit.

  1. Warten Sie, bis Bazel unter Windows funktioniert.

Derzeit scheint es, dass Bazel das einzige Hindernis ist, aber Bazels Roadmap Liste, die unter Windows läuft, sollte dieses Jahr verfügbar sein.

Für Windows sind zwei Funktionen aufgeführt:

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.
  1. Bauen Sie TensorFlow von Hand.
    Ein paar Tage oder länger, abhängig von Ihrem Können. Ich habe diesen aufgegeben; Zu viele zu erstellende Unterprojekte und zu suchende Dateien.

Denken Sie daran, dass Bazel nur zum Erstellen von TensorFlow verwendet wird. Wenn Sie die Befehle erhalten, die Bazel ausführt, und den richtigen Quellcode und die richtigen Bibliotheken, sollten Sie TensorFlow unter Windows erstellen können. Siehe: Wie bekomme ich die Befehle von Bazel ausgeführt .

Obwohl ich dies nicht weiter erforscht habe, können Sie in kontinuierliche Integration info nach benötigten Dateien suchen und nach Informationen, wie sie zum Testen erstellt werden. ( Readme ) ( site )

  1. Erstellen Sie Bazel unter Windows
    Ein paar Tage oder länger, abhängig von Ihrem Können. Auch diesen habe ich aufgegeben; konnte die für Windows benötigten Quelldateien nicht finden.

Es gibt eine öffentliche experimentelle Quellcode-Version von Bazel, das unter Windows gestartet wird . Möglicherweise können Sie dies nutzen, um Bazel für die Arbeit unter Windows usw. zu aktivieren.

Auch diese Lösungen erfordern die Verwendung von Cygwin oder MinGW , wodurch eine weitere Komplexitätsebene hinzugefügt wird.

  1. Verwenden Sie ein alternatives Build-System wie Make
    Wenn Sie dieses zum Laufen bringen, würde ich gerne bei GitHub nachsehen.

Dies existiert derzeit nicht für TensorFlow. Es ist eine Funktionsanforderung.

Siehe: TensorFlow-Ausgabe 38

  1. Cross Build
    Wenn Sie dieses zum Laufen bringen, würde ich gerne bei GitHub nachsehen.

Sie erstellen TensorFlow unter Linux mit Bazel, ändern jedoch den Erstellungsprozess so, dass ein Rad ausgegeben wird, das unter Windows installiert werden kann. Dies erfordert detaillierte Kenntnisse über Bazel, um die Konfiguration zu ändern und den Quellcode und die Bibliotheken zu finden, die mit Windows funktionieren. Eine Option würde ich nur als letzten Ausweg vorschlagen. Möglicherweise ist es nicht einmal möglich.

  1. Führen Sie das neue Windows-Subsystem für Linux aus.

Siehe: Windows-Subsystem für Linux - Übersicht

Sie werden genau so viel wissen wie ich, wenn Sie den Artikel lesen, auf den verwiesen wird.

Kann ich Bazel für Windows für die Produktion verwenden?

Da es sich um experimentelle Software handelt, würde ich sie nicht auf einer Produktionsmaschine verwenden.

Denken Sie daran, dass Sie nur Bazel benötigen, um TensorFlow zu erstellen. Verwenden Sie also den experimentellen Code auf einer Nichtproduktionsmaschine, um das Rad zu erstellen, und installieren Sie dann das Rad auf einer Produktionsmaschine. Siehe: Pip Installation

TLDR;

Derzeit habe ich mehrere Versionen zum Lernen. Die meisten verwenden eine VMWare 7.1 Workstation, um Ubuntu 14.04 LTS oder Ubuntu 15 oder Debian zu hosten. Ich habe auch einen Dual-Boot von Ubuntu 14.04 LTS auf meinem Windows-Computer, um auf die GPU zuzugreifen, da der Computer mit VMware nicht über die richtige GPU verfügt. Ich würde empfehlen, dass Sie diesen Computern mindestens 8 GB Arbeitsspeicher als RAM oder RAM und Swap-Speicherplatz, da mir ein paar Mal der Arbeitsspeicher ausgegangen ist.

66
Guy Coder

Ich kann bestätigen, dass es im Windows-Subsystem für Linux funktioniert! Und es ist auch sehr einfach.

Aktualisieren Sie in Ubuntu Bash unter Windows 10 zuerst den Paketindex:

apt-get update

Dann installiere pip für Python 2:

Sudo apt-get install python-pip python-dev

Tensorflow installieren:

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

Das Paket ist nun installiert und Sie können das CNN-Beispiel auf dem MNIST-Set ausführen:

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

python convolutional.py

Ich habe gerade das CPU-Paket getestet.

Ich habe darüber gebloggt: http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux/

prost

~ michael

16
michaelosthege

Entschuldigung für die Ausgrabung, aber diese Frage ist sehr beliebt und hat jetzt eine andere Antwort.

Google hat offiziell bekannt gegeben, dass TensorFlow von Windows (7, 10 und Server 2016) unterstützt wird: developers.googleblog.com

Das Python -Modul kann mithilfe von pip mit einem einzigen Befehl installiert werden:

C:\> pip install tensorflow

Und wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen:

 C:\> pip install tensorflow-gpu

TensorFlow Handbuch - Wie installiere ich pip unter Windows

Weitere nützliche Informationen finden Sie in den Versionshinweisen: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

UPD: Wie @ m02ph3u5 in den Kommentaren erwähnt, unterstützt TF für Windows nur Python 3.5.x Installieren von TensorFlow unter Windows mit nativem pip

7
Dudnikof

TensorFlow installieren

TensorFlow unterstützt derzeit nur Python 3.5 64-Bit. Sowohl CPU als auch GPU werden unterstützt. In den folgenden Installationsanweisungen wird davon ausgegangen, dass Sie nicht über Python 3.5 64-Bit verfügen :

  1. Laden Sie Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 herunter und installieren Sie es: https://www.Microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 (erforderlich für Python 3.5 und TensorFlow)
  2. Downloaden und installieren Sie Python 3.5 64-Bit: https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-AMD64.exe
  3. Installieren Sie pip wie folgt: download https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py , dann führen Sie python get-pip.py Aus
  4. Installieren Sie TensorFlow entweder mit pip install tensorflow (CPU-Version) oder pip install tensorflow-gpu (GPU-Version -> CUDA muss installiert sein).

TensorFlow testen

Sie können jetzt Folgendes ausführen, um zu testen, ob TensorFlow einwandfrei funktioniert:

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 wird mit einigen Modellen geliefert, die sich in C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\ Befinden (vorausgesetzt, Sie haben python in C:\Python35). Sie können beispielsweise in der Konsole ausgeführt werden:

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

oder

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

Einschränkungen von TensorFlow unter Windows

Die anfängliche Unterstützung für das Erstellen von TensorFlow unter Microsoft Windows wurde am 05.10.2016 in commit 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578 hinzugefügt:

Diese PR enthält eine erste Version der Unterstützung für das Erstellen von TensorFlow (nur CPU) unter Windows mit CMake. Es enthält Dokumentation zum Erstellen mit CMake unter Windows, plattformspezifischen Code zum Implementieren von Kernfunktionen unter Windows sowie CMake-Regeln zum Erstellen des C++ - Beispieltrainerprogramms und eines PIP-Pakets (nur Python 3.5). Die CMake-Regeln unterstützen das Erstellen von TensorFlow mit Visual Studio 2015.

Die Windows-Unterstützung ist noch in Arbeit. Wir freuen uns über Ihr Feedback und Ihre Beiträge.

Ausführliche Informationen zu den derzeit unterstützten Funktionen und Anweisungen zum Erstellen von TensorFlow unter Windows finden Sie in der Datei tensorflow/contrib/cmake/README.md .

Die Microsoft Windows-Unterstützung wurde in TensorFlow in Version 0.12 RC0 ( Versionshinweise ) eingeführt:

TensorFlow kann jetzt unter Microsoft Windows erstellt und ausgeführt werden (getestet unter Windows 10, Windows 7 und Windows Server 2016). Zu den unterstützten Sprachen gehören Python (über ein Pip-Paket) und C++. CUDA 8.0 und cuDNN 5.1 werden für die GPU-Beschleunigung unterstützt. Bekannte Einschränkungen: Es ist derzeit nicht möglich, eine benutzerdefinierte Op-Bibliothek zu laden GCS- und HDFS-Dateisysteme werden derzeit nicht unterstützt. Die folgenden Operationen sind derzeit nicht implementiert: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, Dequantize, Digamma, Erf, Erfc, Igamma, Igammac, Lgamma, Erfc QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange und Requantize.

5

Jetzt wird Tensorflow offiziell von Windows unterstützt. Sie können es mit dem Befehl pip von Python 3.5 installieren, ohne es selbst zu kompilieren

CPU-Version

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_AMD64.whl

cp35 gibt an python 3.5 wheel, 0.12.0 die version können sie nach ihren vorlieben bearbeiten oder installieren Die neueste verfügbare CPU-Version kann verwendet werden

pip install --upgrade tensorflow

GPU-Version

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_AMD64.whl

cp35 gibt an python 3.5 wheel, 0.12.0 die version können sie nach ihren vorlieben bearbeiten oder installieren Die neueste verfügbare GPU-Version kann verwendet werden

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Mehr Info

4
Silverstorm

Möglicherweise funktioniert Folgendes für Sie: Installieren Sie Virtual Box, erstellen Sie Linux VM und installieren Sie Linux darin. Ich würde Ubuntu empfehlen, da Google es häufig intern verwendet. Installieren Sie dann TensorFlow in Linux VM.

3
ivan.ukr

Wenn Sie bereits Anaconda auf Ihren Fenstern installiert haben, gibt es einen einfacheren Weg, wie ich herausgefunden habe:

conda create --name snakes python=3

Dann

activate snakes

Dann

pip install tensorflow

Dies ist ähnlich wie virtualenv und ich fand dies hilfreich.

1
dexhunter

Das kannst du im Moment nicht. Das Problem ist, dass Tensorflow das Basel-Build eines anderen internen Google-Tools verwendet, das als Open-Source-Projekt bereitgestellt wurde und nur Mac und Unix unterstützt. Bis Bazel auf Windows portiert wird oder ein anderes Build-System zu Tensorflow hinzugefügt wird, besteht eine geringe Chance, Tensorflow nativ auf Windows auszuführen.

Das heißt, Sie können virtualbox und dann docker-machine installieren und einen Linux-Container mit Tensorflow ausführen.

1
fabrizioM

Ich habe es geschafft, TensorFlow unter Win8.1 ohne Docker zu installieren, indem ich den Rat von https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636 befolgt habe

Davor habe ich viele Dinge ausprobiert, und ich werde nicht zweimal versuchen, es zu installieren, aber hier ist, was ich getan habe: - Installieren von VS2015 (stellen Sie sicher, dass auch Visual C++ installiert ist) - Installieren von Python Tools für VS2015 - Installieren Python2.7 mit Anaconda2 - Installiere pip und conda für Python - Installiere numpy mit pip in VS2015 - Installiere tensorflow mit pip in VS2015

ich habe es mit Python3.5 nicht geschafft

Ich habe es auch geschafft, über Cloud9 auf Win8.1 zu installieren. Es gibt ein Video-Tutorial auf Youtube.

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

BEARBEITEN: Tatsächlich habe ich für das oben Genannte (nicht für Cloud9, was in Ordnung ist) Probleme: TensorFlow SIEHT so aus, als wäre es installiert (ich kann es in der Liste der in VS2015 installierten Module sehen, wenn ich im Projektmappen-Explorer auf Python 64-Bit klicke 2.7) aber Wenn ich ein Skript oder Python Interactive import tensorflow as TF Eingebe, erhalte ich eine Fehlermeldung

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

enter image description here

1
Fagui Curtain

Als ich diese Antwort schrieb, war ich nicht in der Lage, Tensorflow mit python Version 3.5.2. Zurück zu Python 3.5. zu installieren. Hat den Trick gemacht.

Dann konnte ich mit installieren

C:> Rohrleitung Tensorflow installieren

1
Dezo