विंडोज़ पर स्रोत से बनाएँ

स्रोत से एक TensorFlow pip पैकेज बनाएं और इसे Windows पर स्थापित करें।

विंडोज़ के लिए सेटअप

अपने विंडोज विकास वातावरण को कॉन्फ़िगर करने के लिए निम्नलिखित बिल्ड टूल स्थापित करें।

पायथन और TensorFlow पैकेज निर्भरताएँ स्थापित करें

Windows के लिए Python 3.9+ 64-बिट रिलीज़ इंस्टॉल करें। pip को एक वैकल्पिक सुविधा के रूप में चुनें और इसे अपने %PATH% पर्यावरण चर में जोड़ें।

TensorFlow pip पैकेज निर्भरताएँ स्थापित करें:

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

निर्भरताएँ setup.py फ़ाइल में REQUIRED_PACKAGES के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं।

बेज़ेल स्थापित करें

TensorFlow को संकलित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले बिल्ड टूल, Bazel को इंस्टॉल करें । Bazel संस्करण के लिए, Windows के लिए परीक्षण किए गए बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन देखें। C++ बनाने के लिए Bazel को कॉन्फ़िगर करें।

अपने %PATH% पर्यावरण चर में Bazel निष्पादनयोग्य का स्थान जोड़ें।

MSYS2 स्थापित करें

TensorFlow बनाने के लिए आवश्यक bin टूल्स के लिए MSYS2 इंस्टॉल करें । यदि MSYS2 C:\msys64 पर इंस्टॉल है, तो अपने %PATH% एनवायरनमेंट वेरिएबल में C:\msys64\usr\bin जोड़ें। फिर, cmd.exe का उपयोग करके, चलाएँ:

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

Visual C++ बिल्ड टूल्स 2022 इंस्टॉल करें

Visual C++ बिल्ड टूल्स 2022 इंस्टॉल करें। यह Visual Studio Community 2022 के साथ आता है, लेकिन इसे अलग से इंस्टॉल किया जा सकता है:

1. विजुअल स्टूडियो डाउनलोड पर जाएं,
2. विज़ुअल स्टूडियो या अन्य टूल्स, फ्रेमवर्क और पुनर्वितरण के लिए टूल्स का चयन करें,
3. डाउनलोड करें और इंस्टॉल करें:
   • Visual Studio 2022 के लिए बिल्ड टूल्स
   • Visual Studio 2022 के लिए Microsoft Visual C++ पुनर्वितरण योग्य

LLVM स्थापित करें

1. LLVM डाउनलोड पर जाएं,
2. C:/Program Files/LLVM में Windows-संगत LLVM डाउनलोड और इंस्टॉल करें, उदाहरण के लिए, LLVM-17.0.6-win64.exe

GPU समर्थन स्थापित करें (वैकल्पिक)

GPU पर TensorFlow चलाने के लिए आवश्यक ड्राइवर और अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर स्थापित करने के लिए Windows GPU समर्थन मार्गदर्शिका देखें।

TensorFlow स्रोत कोड डाउनलोड करें

TensorFlow रिपॉजिटरी को क्लोन करने के लिए Git का उपयोग करें ( git MSYS2 के साथ स्थापित है):

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

रेपो डिफ़ॉल्ट रूप से master डेवलपमेंट ब्रांच पर सेट होता है। आप बिल्ड करने के लिए रिलीज़ ब्रांच भी देख सकते हैं:

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

वैकल्पिक: पर्यावरणीय चर सेट अप

पैकेज निर्माण संबंधी समस्याओं से बचने के लिए बिल्ड कमांड चलाने से पहले निम्नलिखित कमांड चलाएँ: (यदि पैकेज स्थापित करते समय नीचे दिए गए कमांड सेट किए गए थे, तो कृपया उन्हें अनदेखा करें)। यह जाँचने के लिए कि क्या सभी पथ सही ढंग से सेट किए गए हैं, set चलाएँ, echo %Environmental Variable% चलाएँ, उदाहरण के लिए, किसी विशिष्ट Environmental Variable के लिए सेट किए गए पथ की जाँच करने के लिए echo %BAZEL_VC%

पायथन पथ सेटअप समस्या 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 

Bazel/MSVC/CLANG पथ सेटअप समस्या 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)

वैकल्पिक: बिल्ड कॉन्फ़िगर करें

TensorFlow बिल्ड को रिपॉजिटरी की रूट डायरेक्टरी में .bazelrc फ़ाइल द्वारा कॉन्फ़िगर किया जाता है। सामान्य सेटिंग्स को समायोजित करने के लिए ./configure या ./configure.py स्क्रिप्ट का उपयोग किया जा सकता है।

यदि आपको कॉन्फ़िगरेशन बदलने की आवश्यकता है, तो रिपॉजिटरी की रूट डायरेक्टरी से ./configure स्क्रिप्ट चलाएँ।

python ./configure.py

यह स्क्रिप्ट आपको TensorFlow निर्भरताओं के स्थान के बारे में संकेत देती है और अतिरिक्त बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों (उदाहरण के लिए, कंपाइलर फ़्लैग) के बारे में पूछती है। निम्नलिखित python ./configure.py का एक नमूना रन दिखाता है (आपका सत्र भिन्न हो सकता है):

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.

पाइप पैकेज बनाएँ और स्थापित करें

पाइप पैकेज दो चरणों में बनाया जाता है। एक bazel build कमांड एक "पैकेज-बिल्डर" प्रोग्राम बनाता है। फिर आप पैकेज बनाने के लिए पैकेज-बिल्डर चलाते हैं।

पैकेज-बिल्डर बनाएँ

tensorflow:master रेपो को डिफ़ॉल्ट रूप से build 2.x में अपडेट कर दिया गया है। Bazel इंस्टॉल करें और TensorFlow पैकेज-बिल्डर बनाने के लिए bazel build उपयोग करें।

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel

सीपीयू केवल

TensorFlow पैकेज बिल्डर को केवल CPU समर्थन के साथ बनाने के लिए bazel उपयोग करें:

MSVC के साथ निर्माण करें

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

CLANG के साथ निर्माण करें

CLANG कंपाइलर के साथ TenorFlow बनाने के लिए --config= win_clang का उपयोग करें:

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

GPU समर्थन

GPU समर्थन के साथ TensorFlow पैकेज बिल्डर बनाने के लिए:

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

अमान्य या पुराने कैश्ड डेटा के कारण होने वाली त्रुटियों को हल करने के लिए bazel कैश को साफ़ करने के आदेश, --expunge ध्वज के साथ bazel clean फ़ाइलों को स्थायी रूप से हटा देता है

bazel clean 
bazel clean --expunge  

बेज़ेल निर्माण विकल्प

पैकेज निर्माण में आने वाली समस्याओं से बचने के लिए निर्माण करते समय इस विकल्प का उपयोग करें: tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

बिल्ड विकल्पों के लिए Bazel कमांड-लाइन संदर्भ देखें।

स्रोत से TensorFlow बनाने में बहुत ज़्यादा RAM का इस्तेमाल हो सकता है। अगर आपके सिस्टम में मेमोरी की कमी है, तो Bazel के RAM उपयोग को इस तरह सीमित करें: --local_ram_resources=2048 .

यदि GPU समर्थन के साथ निर्माण कर रहे हैं, तो nvcc चेतावनी संदेशों को दबाने के लिए --copt=-nvcc_options=disable-warnings जोड़ें।

पैकेज बनाएँ

पाइप पैकेज बनाने के लिए, आपको --repo_env=WHEEL_NAME फ़्लैग निर्दिष्ट करना होगा। दिए गए नाम के आधार पर, पैकेज बनाया जाएगा। उदाहरण के लिए:

टेंसरफ़्लो CPU पैकेज बनाने के लिए:

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

नाइटली पैकेज बनाने के लिए, tensorflow के बजाय tf_nightly सेट करें, उदाहरण के लिए CPU नाइटली पैकेज बनाने के लिए:

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

परिणामस्वरूप, उत्पन्न पहिया स्थित होगा

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

पैकेज स्थापित करें

जनरेट की गई .whl फ़ाइल का नाम TensorFlow संस्करण और आपके प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर करता है। पैकेज इंस्टॉल करने के लिए pip install उपयोग करें, उदाहरण के लिए:

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

MSYS शेल का उपयोग करके निर्माण करें

TensorFlow को MSYS शेल का उपयोग करके भी बनाया जा सकता है। नीचे सूचीबद्ध परिवर्तन करें, फिर Windows नेटिव कमांड लाइन ( cmd.exe ) के लिए पिछले निर्देशों का पालन करें।

MSYS पथ रूपांतरण अक्षम करें

MSYS स्वचालित रूप से उन तर्कों को परिवर्तित कर देता है जो यूनिक्स पथों की तरह दिखते हैं, और यह bazel के साथ काम नहीं करता है। (लेबल //path/to:bin यूनिक्स निरपेक्ष पथ माना जाता है क्योंकि यह स्लैश से शुरू होता है।)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

अपना पथ निर्धारित करें

Bazel और Python इंस्टॉलेशन निर्देशिकाओं को अपने $PATH पर्यावरण चर में जोड़ें। यदि Bazel C:\tools\bazel.exe पर और Python C:\Python\python.exe पर इंस्टॉल है, तो अपना PATH इस प्रकार सेट करें:

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

GPU समर्थन के लिए, CUDA और cuDNN bin निर्देशिकाओं को अपने $PATH में जोड़ें:

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"

परीक्षण किए गए बिल्ड कॉन्फ़िगरेशन

CPU

जीपीयू