TensorFlowをWindowsにインストールする方法は？
私はディープラーニングのためにTensorFlowライブラリ、 https://www.tensorflow.org/ を使い始めています。
LinuxとMacで動作するように明示的なガイドを見つけましたが、Windowsで動作する方法を見つけられませんでした。ネットで試してみましたが、情報が不足しています。
プロジェクトにVisual Studio 2015を使用していますが、Visual Studio Compiler VC14でライブラリをコンパイルしようとしています。
Windowsでのインストール方法と使用方法
Windows用Bazel を本番用に使用できますか？
TensorFlowをインストールし、Windowsで使用する方法は？
8/4/16に更新
Windows 10には、 bunt Bash環境、別名 Windows上のUbuntuでのBash があり、標準オプションとして利用できます（ 開発者向けプレビューの更新）とは対照的 =）。 （StackOverflowタグ wsl ）このオプションは、2016年8月2日にリリースされた Windows 10周年記念アップデート （バージョン1607）に付属していました。これにより、 apt-get を使用して Python や TensorFlow などのソフトウェアパッケージをインストールできます。
注：Windows上のUbuntuのBashはGPUにアクセスできないため、TensorFlowをインストールするためのGPUオプションはすべて機能しません。
Windows上のUbuntuのBashの インストール手順 の日付は基本的に正しいですが、必要な手順は次のとおりです。
前提条件
Linux用Windowsサブシステム機能を有効にする（GUI）
プロンプトが表示されたら再起動します
WindowsでのBashの実行
不要な手順：
開発者モードを有効にする
Linux用Windowsサブシステム機能を有効にする（コマンドライン）
次に、apt-getを使用してTensorFlowをインストールします
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
そして今、TensorFlowをテストします
$ 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()
実際のニューラルネットワークを実行します
python3 -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional
以前の回答
WindowsでのBashの開発者プレビューについて学習した後。
WindowsでTensorFlowで遊ぶ を参照してください Windows 10でのBash を使用するScott Hanselman氏
元の回答
バゼルが問題です
TensorFlowは make などの ビルド自動化ツール ではなく、Googleの社内ビルドツール Bazel で作成されます。 Bazelは、 Linux や OS X などの nix に基づくシステムでのみ動作します。
TensorFlowをビルドする現在の公開済み/既知の手段は Bazel を使用し、BazelはWindowsで動作しないため、WindowsでTensorFlowをネイティブにインストールまたは実行することはできません。
From Bazel FAQ
Windowsはどうですか？
UNIXの遺産であるため、BazelのWindowsへの移植は重要な作業です。たとえば、Bazelはシンボリックリンクを広範囲に使用します。これには、Windowsバージョン間でさまざまなレベルのサポートがあります。
現在、Windowsのサポートの改善に積極的に取り組んでいますが、それでも使用できるようになるにはまだ方法があります。
ステータス
参照： TensorFlow issue＃17
参照： Bazel issue＃276
解決策
ソリューションは、複雑さと必要な作業の順にリストされています。約1時間から動作しない場合があります。
- Docker
〜1時間
Dockerは、マシンで実行されているLinuxオペレーティングシステムの自己完結型バージョンを構築するシステムです。 Dockerを介してTensorFlowをインストールして実行すると、マシン上の既存のパッケージからインストールが完全に分離されます。
TensorFlow-使用するDockerイメージ？ もご覧ください
- OS X
〜1時間
OS Xを実行している現在のMacがある場合は、以下を参照してください。 Mac OS Xのインストール
- Linux
Linuxシステムを推奨 は、 buntu 14.04 LTS （ ダウンロードページ ）になる傾向があります。
a。仮想マシン- ハードウェア仮想化-完全仮想化
〜3時間
市販の VMware または無料の Virtual Box などの仮想マシンをダウンロードしてインストールします。その後、LinuxをインストールしてからTensorFlowをインストールできます。
TensorFlowをインストールする場合、 Pip -Pythonのパッケージ管理システムを使用します。 Visual StudioユーザーはNuGetを検討する必要があります。パッケージは wheels として知られています。
参照： Pipインストール
ソースからビルドする必要がある場合は、以下を参照してください： Installing From Sources
〜4時間
注：Dockerは仮想マシンであり、OSおよびTensorFlowはすべて一緒にパッケージ化されているため、仮想マシンを使用する予定があり、以前に使用したことがない場合は、代わりにDockerオプションの使用を検討してください。
b。 デュアルブート
〜3時間
Windowsと同じマシンでTensorFlowを実行し、GPUバージョンを使用する場合、ほとんどの場合、このオプションをホストされた仮想マシンで実行する必要があります Type 2 hypervisor 、 GPUへのアクセスを許可しません。
- リモートマシン
〜4時間
Linux OSおよびTensorFlowソフトウェアをインストールしてリモート接続を許可できる別のマシンへの リモートアクセス がある場合、Windowsマシンを使用して、リモートマシンをWindowsで実行されているアプリケーションとして提示できます。
- クラウドサービス
これに関する経験はありません。わかっている場合は回答を編集してください。
から TensorFlow機能
モデルをサービスとしてクラウドで実行したいですか？ DockerとTensorFlowを使用したコンテナ化は機能します。
Docker から
AWSでDockerを実行すると、大規模な分散アプリケーションを迅速に構築、出荷、実行するための信頼性の高い低コストの方法が提供されます。 AWS MarketplaceのAMIを使用してDockerをデプロイします。
- BazelがWindowsで動作するまで待ちます。
現在のところ、Bazelのみが保留されているように見えますが、今年は Bazelのロードマップ Windowsで動作するリストが利用可能になるはずです。
Windowsには2つの機能がリストされています。
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.
- TensorFlowを手動で作成します。
スキルレベルに応じて数日以上。私はこれをあきらめました。ビルドするサブプロジェクトが多すぎて、見つけるファイルがありません。
BazelはTensorFlowのビルドにのみ使用されることに注意してください。 Bazelが実行するコマンドと正しいソースコードとライブラリを取得できれば、Windows上でTensorFlowをビルドできるはずです。参照： Bazelによって実行されるコマンドを取得する方法 。
これについてはこれ以上調査していませんが、必要なファイルの continuous integration 情報と、テスト用にビルドする方法に関する情報を確認できます。 （ Readme ）（ サイト ）
- WindowsでのBazelのビルド
スキルレベルに応じて数日以上。私もこれをあきらめました。 Windowsに必要なソースファイルが見つかりませんでした。
Windowsで起動するBazel の公開実験ソースコードバージョンがあります。これを活用して、BazelをWindowsなどで動作させることができます。
また、これらのソリューションでは、 Cygwin または MinGW を使用する必要があります。これにより、複雑さがさらに増します。
- Makeなどの代替ビルドシステムを使用する
これが機能するようになったら、GitHubをご覧ください。
現在、これはTensorFlowには存在しません。機能のリクエストです。
- クロスビルド
これが機能するようになったら、GitHubをご覧ください。
LinuxでBazelを使用してTensorFlowをビルドしますが、ビルドプロセスを変更して、Windowsにインストールできるホイールを出力します。これには、構成を変更し、Windowsで動作するソースコードとライブラリを見つけるために、Bazelの詳細な知識が必要です。最後の手段としてのみお勧めするオプション。不可能な場合もあります。
- Linux用の新しいWindowsサブシステムで実行します。
参照された記事を読むことで、私と同じくらい知っているでしょう。
Windows用のBazelを実稼働で使用できますか？
それは実験的なソフトウェアであるため、実稼働マシンでは使用しません。
TensorFlowを構築するために必要なのはBazelだけであることを忘れないでください。したがって、非実動マシンで実験コードを使用して wheel をビルドし、実動マシンにホイールをインストールします。参照： Pipインストール
TLDR;
現在、学習用にいくつかのバージョンがあります。ほとんどの場合、VMWare 7.1ワークステーションを使用してUbuntu 14.04 LTSまたはUbuntu 15またはDebianをホストします。また、VMwareを搭載したマシンには適切なGPUがないため、WindowsマシンでUbuntu 14.04 LTSのデュアルブートを1つ使用してGPUにアクセスします。これらのマシンには、RAMまたはRAMのいずれかとして少なくとも8Gのメモリを割り当て、メモリを数回使い果たしたため、スペースをスワップすることをお勧めします。
Linux用Windowsサブシステムで動作することを確認できます！また、非常に簡単です。
Windows 10のUbuntu Bashでは、最初にパッケージインデックスを更新します。
apt-get update
次に、Python 2のpipをインストールします。
Sudo apt-get install python-pip python-dev
Tensorflowをインストールします。
Sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
パッケージがインストールされ、MNISTセットでCNNサンプルを実行できます。
cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/mnist
python convolutional.py
今のところCPUパッケージをテストしました。
私はそれについてブログに書きました： http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux/
乾杯
〜マイケル
発掘については申し訳ありませんが、この質問は非常に人気があり、現在は別の回答があります。
Googleは、TensorFlowのWindows（7、10、およびServer 2016）サポートの追加を公式に発表しました： developers.googleblog.com
Pythonモジュールは、1つのコマンドでpipを使用してインストールできます。
C:\> pip install tensorflow
また、GPUサポートが必要な場合：
C:\> pip install tensorflow-gpu
TensorFlowマニュアル-Windowsにpipをインストールする方法
別の有用な情報がリリースノートに含まれています。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases
UPD：コメントの中で言及されている@ m02ph3u5のように、ウィンドウのTFはPython 3.5.xのみをサポートします ネイティブpipを使用したWindowsへのTensorFlowのインストール
TensorFlowのインストール
TensorFlowは現在、Python 3.5 64ビットのみをサポートしています。 CPUとGPUの両方がサポートされています。 Python 3.5 64ビットがない場合のインストール手順を次に示します。
- Microsoft Visual C++ 2015再頒布可能アップデート3をダウンロードしてインストールします。 https://www.Microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 （Python 3.5で必要）およびTensorFlow）
- Python 3.5 64ビットをダウンロードしてインストールします。 https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-AMD64.exe
- 次のようにpipをインストールします。 https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py をダウンロードし、
python get-pip.pyを実行します - TensorFlowを
pip install tensorflow（CPUバージョン）またはpip install tensorflow-gpu（GPUバージョン-> CUDAのインストールが必要です）のいずれかでインストールします。
TensorFlowのテスト
次のように実行して、TensorFlowが正常に機能しているかどうかをテストできます。
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には、C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\にあるいくつかのモデルが付属しています（C:\Python35にpythonをインストールした場合）。たとえば、コンソールで実行できます：
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional
または
python C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\image\mnist\convolutional.py
WindowsでのTensorFlowの制限
Microsoft WindowsでTensorFlowを構築するための初期サポートがコミットで2016-10-05に追加されました 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578 ：
このPRには、CMakeを使用してWindows上でTensorFlow（CPUのみ）を構築するためのサポートの初期バージョンが含まれています。 WindowsでCMakeを使用してビルドするためのドキュメント、Windowsでコア機能を実装するためのプラットフォーム固有コード、およびC++サンプルトレーナープログラムとPIPパッケージをビルドするためのCMakeルール（Python 3.5のみ）が含まれています。 CMakeルールは、Visual Studio 2015でのTensorFlowの構築をサポートしています。
Windowsサポートは進行中の作業であり、フィードバックと貢献を歓迎します。
現在サポートされている機能の詳細およびWindowsでTensorFlowをビルドする方法の手順については、ファイル
tensorflow/contrib/cmake/README.mdを参照してください。
Microsoft Windowsのサポートは、TensorFlowのバージョン0.12 RC0で導入されました（ リリースノート ）：
TensorFlowは、Microsoft Windowsでビルドおよび実行されるようになりました（Windows 10、Windows 7、およびWindows Server 2016でテスト済み）。サポートされる言語には、Python（pipパッケージ経由）およびC++が含まれます。 GPUアクセラレーションでは、CUDA 8.0およびcuDNN 5.1がサポートされています。既知の制限事項は次のとおりです。現在、カスタムopライブラリをロードすることはできません。 GCSおよびHDFSファイルシステムは現在サポートされていません。以下のオペレーションは、現在実装されていません。DepthwiseConv2dNative、DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter、DepthwiseConv2dNativeBackpropInput、逆量子化、ディガンマ、ERF、ERFC、Igamma、Igammac、関数lgamma、ポリガンマ、QuantizeAndDequantize、QuantizedAvgPool、QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization、QuantizedBiasAdd、QuantizedConcat、QuantizedConv2D、QuantizedMatmul、QuantizedMaxPool、QuantizeDownAndShrinkRange、QuantizedReluを、 QuantizedRelu6、QuantizedReshape、QuantizeV2、RequantizationRange、およびRequantize。
TensorflowがWindowsで公式にサポートされるようになりました。自分でコンパイルせずにPython 3.5のpipコマンドを使用してインストールできます。
CPUバージョン
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_AMD64.whl
cp35はpython 3.5ホイール、0.12.0バージョン、好みに応じてこれらを編集するか、使用可能な最新のCPUバージョンをインストールすることができます
pip install --upgrade tensorflow
GPUバージョン
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_AMD64.whl
cp35はpython 3.5ホイール、0.12.0バージョン、これらを好みに応じて編集するか、使用可能な最新のGPUバージョンをインストールすることができます
pip install --upgrade tensorflow-gpu
以下が動作する場合があります：Virtual Boxをインストールし、Linux VMを作成して、それにLinuxをインストールします。 Googleは頻繁に内部的に使用するため、Ubuntuをお勧めします。次に、TensorFlowをLinux VMにインストールします。
すでにウィンドウにanacondaをインストールしている場合、私が見つけたように簡単な方法があります：
conda create --name snakes python=3
それから
activate snakes
それから
pip install tensorflow
これはvirtualenvに似ており、私はこれが役に立ったと感じました。
現時点ではできません。問題は、tensorflowがbazelビルド オープンソースプロジェクトとして公開されている別のGoogle内部ツール を使用し、macおよびunixのみをサポートしていることです。 bazelがWindowsに移植されるか、別のビルドシステムがtensorflowに追加されるまで、tensorflowをWindowsでネイティブに実行する機会はほとんどありません。
つまり、virtualboxをインストールしてからdocker-machineをインストールし、内部にtensorflowを含むlinuxコンテナーを実行できます。
https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636 からのアドバイスを使用して、DockerなしでWin8.1にTensorFlowをインストールできました
その前にたくさんのことを試しましたが、2回インストールしようとはしませんが、ここで私がやったことです：-VS2015をインストールします（Visual C++もインストールされていることを確認してください）-VS2015用のPythonツールをインストールします-Anaconda2でPython2.7をインストール-Pythonのpipとcondaをインストール-VS2015内にpipでnumpyをインストール-VS2015内にpipでtensorflowをインストール
私はPython3.5でなんとかできませんでした
Cloud9経由でWin8.1にインストールすることもできました。Youtubeにはビデオチュートリアルがあります。
https://www.youtube.com/watch?v=kMtrOIPLpR
編集：実際には上記の（Cloud9ではなく）問題があります：TensorFlowはインストールされているように見えます（PythonのソリューションエクスプローラーをクリックするとVS2015にインストールされたモジュールのリストで見ることができます） -ビット2.7）butスクリプトまたはPython Interactive import tensorflow as TFを入力すると、エラーメッセージが表示されます
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
この回答を書いている時点で、pythonバージョン3.5.2でtensorflowを適切にインストールすることができませんでした。 python 3.5. に戻すとうまくいきました。
その後、私はでインストールすることができました
C：> pip install tensorflow