Совместим ли Tensorflow с рабочим процессом Windows?
Я ничего не видел о совместимости с Windows-это в пути или в настоящее время доступно где-то, если я приложу некоторые усилия? (У меня есть Mac и Ubuntu box, но машина Windows-это та, с дискретной видеокартой, которую я сейчас использую с theano).
6 ответов:
Обновлено 28.11.2016: сегодня мы выпустили первый релиз-кандидат TensorFlow 0.12, который включает в себя поддержку Windows. Привязки Python можно установить с помощью следующей команды в оболочке Python:
C:\> pip install tensorflow...или, если вы хотите поддержку GPU:
C:\> pip install tensorflow-gpuвы также можете построить TensorFlow самостоятельно с помощью Microsoft Visual C++ и NVCC (для частей CUDA). Самый простой способ построить на Windows в настоящее время использовать CMake строй, и мы скоро обеспечим поддержку для Базель на Windows.
предыдущий ответ: до сих пор мы не пытались построить TensorFlow на Windows: единственными поддерживаемыми платформами являются Linux (Ubuntu) и Mac OS X, и мы создали только двоичные файлы для этих платформ.
на данный момент, в Windows, Самый простой способ начать работу с TensorFlow - использовать Docker: http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation
должно стать проще добавить поддержку Windows, когда Bazel (система сборки, которую мы используем) добавляет поддержку для построения на Windows, которая о дорожной карте для Базеля 0.3. Вы можете видеть полная дорожная карта Базеля здесь.
в то же время, вы можете следовать выпуск 17 на странице TensorFlow GitHub.
как предложил @mrry, проще настроить TensorFlow с помощью Docker. Вот как мне удалось настроить его, а также запустить IPython Notebook в моей среде Docker (я считаю, что очень удобно использовать IPython Notebook для всех целей тестирования, а также документирования моих экспериментов).
Я предполагаю, что вы установили оба docker и boot2docker для Windows здесь.
во-первых, запустите TensorFlow docker на демоне и настройте его так, чтобы сервер Jupyter (IPython Notebook) можно получить доступ из браузера вашей основной системы Windows:
docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latestзаменить
/c/Users/User/С помощью пути в вашем хосте вы хотите смонтировать т. е. где вы можете хранить свои файлы iPython. я не знаю, как установить его на другие диски, чем C:, дайте мне знать, если вы делаете./media/diskэто место в вашем докере TensorFlow, где установлен ваш путь хоста.
-p 8888:8888в основном означает "сопоставить порт 8888 в докере с 8888 в каталоге хоста". Вы можете измените вторую часть на другие порты, если хотите.когда вы его запустили, вы можете получить к нему доступ, выполнив следующий код:
docker exec -ti [docker-id] bashгде [docker-id] можно найти, запустив:
docker psчтобы запустить сервер IPython notebook из docker TensorFlow, выполните следующую команду:
ipython notebook --ip='*'чтобы сервер ipython мог прослушивать все ip-адреса, чтобы ваше приложение было доступно с хост-компьютера.
вместо просмотр вашего приложения в
http://localhost:8888, вы можете просмотреть ее только вhttp://[boot2docker-ip]:8888. Чтобы найтиboot2docker-ipзапустите это в вашем терминале (не boot2docker терминал):boot2docker ip
другой способ запустить его на Windows, чтобы установить, например, Vmware (бесплатная версия, если вы не используете его в коммерческих целях), установить Ubuntu Linux в этом, а затем установить TensorFlow с помощью инструкций Linux. Это то, что я делаю, это хорошо работает.
TensorFlow не поддерживает Windows на данный момент, но Windows изменилась. Windows 10 Build 14432 включает в себя bash.
вы можете скачать сборку из https://www.microsoft.com/en-us/software-download/windowsinsiderpreviewadvanced
после установки просто установите / включите bash и введите
bashв cmd. Вот и все.
(Изображение от https://blogs.windows.com/windowsexperience/2016/04/06/announcing-windows-10-insider-preview-build-14316/)
затем запустите это (Python уже установлен):
sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whlHappy tensorflowing в Windows!
начальная поддержка построения TensorFlow на Microsoft Windows была добавлена на 2016-10-05 в commit d0d975f8c3330b5402263b2356b038bc8af919a2:
этот PR содержит начальную версию поддержки для построения тензорного потока (Только процессор) в Windows с помощью CMake. Она включает в себя документацию для здание с CMake на Windows, специфический для платформы код для реализация основных функций в Windows и правил CMake для построения пример программы-тренажера на C++ и пакет PIP (только Python 3.5). Правила CMake поддерживают построение TensorFlow с помощью Visual Studio 2015.
поддержка Windows-это незавершенная работа, и мы приветствуем ваши отзывы и вклады.
для получения полной информации о поддерживаемых в настоящее время функциях и инструкциях для того, как построить TensorFlow на Windows, пожалуйста, см. файл
tensorflow/contrib/cmake/README.md.
TensorFlow теперь официально доступен на Windows!
TensorFlow теперь строит и работает на Microsoft Windows (тестируется на Windows 10, Windows 7 и Windows Server 2016). Поддерживаемые языки включают в себя Python (через пакет pip) и C++. CUDA 8.0 и cuDNN 5.1 являются поддерживается для ускорения GPU. Известные ограничения: не в настоящее время можно загрузить пользовательскую библиотеку op. Файл GCS и HDFS системы в настоящее время не поддерживаются. Следующие операции не в настоящее время реализовано: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, Dequantize, Digamma, Erf, Erfc, Igamma, Igammac, Lgamma, Polygamma, QuantizeAndDequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, QuantizedConcat, QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange, и Переквалифицировать.
Comments