Windows'ta kaynaktan derle, Windows'ta kaynaktan derle

Kaynaktan bir TensorFlow pip paketi oluşturun ve Windows'a yükleyin.

Windows için Kurulum

Windows geliştirme ortamınızı yapılandırmak için aşağıdaki derleme araçlarını yükleyin.

Python ve TensorFlow paket bağımlılıklarını yükleyin

Windows için Python 3.9+ 64-bit sürümünü yükleyin. İsteğe bağlı bir özellik olarak pip'i seçin ve %PATH% ortam değişkeninize ekleyin.

TensorFlow pip paketi bağımlılıklarını yükleyin:

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

Bağımlılıklar setup.py dosyasında REQUIRED_PACKAGES altında listelenmiştir.

Bazel'i yükleyin

TensorFlow'u derlemek için kullanılan derleme aracı olan Bazel'ı yükleyin . Bazel sürümü için Windows için test edilmiş derleme yapılandırmalarına bakın. Bazel'ı C++ derlemesi için yapılandırın.

Bazel çalıştırılabilir dosyasının konumunu %PATH% ortam değişkeninize ekleyin.

MSYS2'yi yükleyin

TensorFlow'u derlemek için gereken bin araçları için MSYS2'yi yükleyin . MSYS2 C:\msys64 dizinine kuruluysa, C:\msys64\usr\bin %PATH% ortam değişkeninize ekleyin. Ardından cmd.exe kullanarak şunu çalıştırın:

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

Visual C++ Build Tools 2022'yi yükleyin

Visual C++ derleme araçları 2022'yi yükleyin. Bu , Visual Studio Community 2022 ile birlikte gelir ancak ayrı olarak da yüklenebilir:

1. Visual Studio indirmelerine gidin,
2. Visual Studio veya Diğer Araçlar, Çerçeve ve Yeniden Dağıtılabilirler için Araçları Seçin,
3. İndirin ve kurun:
   • Visual Studio 2022 için Derleme Araçları
   • Visual Studio 2022 için Microsoft Visual C++ Yeniden Dağıtılabilirleri

LLVM'yi yükleyin

1. LLVM indirmelerine gidin,
2. Windows uyumlu LLVM'yi C:/Program Files/LLVM dizinine indirin ve yükleyin, örneğin LLVM-17.0.6-win64.exe

GPU desteğini yükleyin (isteğe bağlı)

TensorFlow'u bir GPU'da çalıştırmak için gereken sürücüleri ve ek yazılımları yüklemek için Windows GPU destek kılavuzuna bakın.

TensorFlow kaynak kodunu indirin

TensorFlow deposunu klonlamak için Git'i kullanın ( git , MSYS2 ile birlikte kurulur):

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

Depo varsayılan olarak master geliştirme dalına ayarlanır. Ayrıca derlemek için bir sürüm dalını da kontrol edebilirsiniz:

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

İsteğe bağlı: Çevresel Değişken Kurulumu

Paket oluşturmayla ilgili sorunları önlemek için derleme komutunu çalıştırmadan önce aşağıdaki komutları çalıştırın: (Aşağıdaki komutlar paketler yüklenirken ayarlandıysa, lütfen bunları yoksayın). Tüm yolların doğru ayarlanıp ayarlanmadığını kontrol etmek için set çalıştırın, örneğin, belirli bir Çevresel Değişken için ayarlanan yolu kontrol etmek için echo %Environmental Variable% echo %BAZEL_VC% komutunu çalıştırın.

Python yolu kurulum sorunu 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 yol kurulum sorunu 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)

İsteğe bağlı: Yapıyı yapılandırın

TensorFlow derlemeleri, deponun kök dizinindeki .bazelrc dosyası tarafından yapılandırılır. ./configure veya ./configure.py betikleri, genel ayarları düzenlemek için kullanılabilir.

Yapılandırmayı değiştirmeniz gerekirse, deponun kök dizininden ./configure betiğini çalıştırın.

python ./configure.py

Bu betik, TensorFlow bağımlılıklarının konumunu sorar ve ek derleme yapılandırma seçenekleri (örneğin, derleyici işaretleri) ister. Aşağıda, python ./configure.py örnek bir çalıştırması gösterilmektedir (oturumunuz farklı olabilir):

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.

Pip paketini oluşturun ve yükleyin

Pip paketi iki adımda oluşturulur. bazel build komutu bir "paket oluşturucu" programı oluşturur. Ardından paketi oluşturmak için paket oluşturucuyu çalıştırırsınız.

Paket oluşturucuyu oluşturun

tensorflow:master deposu varsayılan olarak 2.x sürümüne güncellendi. Bazel'i yükleyin ve TensorFlow paket oluşturucusunu oluşturmak için bazel build kullanın.

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel

Yalnızca CPU

TensorFlow paket oluşturucusunu yalnızca CPU desteğiyle yapmak için bazel kullanın:

MSVC ile oluşturun

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

CLANG ile inşa edin

TenorFlow'u CLANG Derleyicisi ile derlemek için --config= win_clang kullanın:

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

GPU desteği

GPU desteğiyle TensorFlow paket oluşturucusunu yapmak için:

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

Geçersiz veya güncel olmayan önbelleğe alınmış verilerden kaynaklanan hataları çözmek için bazel önbelleğini temizleme komutları, --expunge bayrağıyla bazel clean dosyaları kalıcı olarak kaldırır

bazel clean 
bazel clean --expunge  

Bazel yapı seçenekleri

Paket oluşturmayla ilgili sorunları önlemek için derleme sırasında bu seçeneği kullanın: tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

Derleme seçenekleri için Bazel komut satırı referansına bakın.

TensorFlow'u kaynak koddan derlemek çok fazla RAM gerektirebilir. Sisteminiz bellek açısından kısıtlıysa, Bazel'in RAM kullanımını şu şekilde sınırlayın: --local_ram_resources=2048 .

GPU desteğiyle derleme yapıyorsanız, nvcc uyarı mesajlarını bastırmak için --copt=-nvcc_options=disable-warnings ekleyin.

Paketi oluşturun

Bir pip paketi oluşturmak için --repo_env=WHEEL_NAME bayrağını belirtmeniz gerekir. Paket, verilen ada bağlı olarak oluşturulacaktır. Örneğin:

Tensorflow CPU paketini oluşturmak için:

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

Gecelik paketi oluşturmak için tensorflow yerine tf_nightly ayarlayın, örneğin CPU gecelik paketini oluşturmak için:

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

Sonuç olarak, üretilen tekerlek şu konumda yer alacaktır:

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

Paketi yükleyin

Oluşturulan .whl dosyasının adı, TensorFlow sürümüne ve platformunuza bağlıdır. Paketi yüklemek için pip install kullanın, örneğin:

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

MSYS kabuğunu kullanarak derleme

TensorFlow, MSYS kabuğu kullanılarak da derlenebilir. Aşağıda listelenen değişiklikleri yapın ve ardından Windows yerel komut satırı ( cmd.exe ) için önceki talimatları izleyin.

MSYS yol dönüşümünü devre dışı bırak

MSYS, Unix yollarına benzeyen argümanları otomatik olarak Windows yollarına dönüştürür ve bu bazel ile çalışmaz. ( //path/to:bin etiketi, eğik çizgiyle başladığı için Unix mutlak yolu olarak kabul edilir.)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

PATH'inizi ayarlayın

Bazel ve Python kurulum dizinlerini $PATH ortam değişkeninize ekleyin. Bazel C:\tools\bazel.exe dizinine ve Python C:\Python\python.exe dizinine kuruluysa, PATH dizininizi şu şekilde ayarlayın:

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

GPU desteği için CUDA ve cuDNN bin dizinlerini $PATH ekleyin:

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"

Test edilmiş yapı yapılandırmaları

İşlemci

GPU