أعتقد أنه اقتراح رائع!

وبالمثل ، شعرت بخيبة أمل لأنني لم أشاهد أي ذكر لـ Windows في صفحة التنزيل والتثبيت.

هل لدى أي شخص فكرة عن أوجه عدم التوافق / التسهيلات الرئيسية؟ هل هي في الغالب مشكلات تتعلق بمسارات الملفات ، وما إلى ذلك؟

تم تصميمه باستخدام Bazel ، والذي يدعم نظام Linux / mac فقط ، ولكن الخبر السار هو أن دعم windows لـ bazel يبدو أنه سيخرج بحلول نهاية هذا العام.

:ممتاز:

يمكنك بالفعل استخدام TensorFlow على جهاز يعمل بنظام Windows باستخدام Docker.
التفاصيل في هذا الموضوع.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42

أرغب في استخدام TensorFlow على Windows بدون Docker ، من أجل استخدام حساب GPU. استخدام Docker في هذه الحالة لا يستخدم حاوية Windows ، ولكن جهاز Linux الظاهري على Hyper-V أو VirtualBox ، وبالتالي لن يتم تمرير GPU.

: +1:

google ، قدم لنا دعم windows ، من فضلك!

+1/0.0

+1

نعم ، سيكون دعم Windows رائعًا للغاية.

+1
+1
+1

نعم من فضلك

أحب استخدام TensorFlow على Windows (أصلي ، وليس في VM).

سألقي نظرة على ما إذا كان يمكن لـ Continuum توفير حزمة conda لتدفق التوتر.

انطلاقًا من استخدام bazel عبر الوثائق ، أفترض أن الأمر يتعلق بانتظار bazel لدعم النوافذ. هل هناك أي شيء خاص بـ Tensorflow يجب معالجته حتى يتم دعم النوافذ ، أم أنه مجرد bazel؟

سؤال واحد لدي هو متى يصل دعم Bazel بالفعل إلى Windows. بالنظر إلى مستودع Bazel ، يقول إنهم يخططون لدعم Android في Windows ، لكنني لم أر أي إشارة إلى إنشاء حزم أصلية (ما أفترضه).

إليك الخطأ الذي نستخدمه لتتبع دعم Bazel لنظام التشغيل Windows: https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/276. قبل شهر ، تمكنdslomov من جعل Bazel يقوم بتشغيل نفسه على Windows . تتمثل الخطة في إنهاء دعم Windows بحلول نهاية هذا العام.

davidzchen كنت أعمل بالفعل مع هذا الريبو في وقت سابق من بعد ظهر هذا اليوم لمحاولة تجربته دون الكثير من الحظ ، قد ألعب معه أكثر لمعرفة ما إذا كان بإمكاني الحصول عليه بنجاح تمهيد نفسه.

يجب أن يتوفر دعم أصلي +1 على windows

+1

أو ربما يمكننا نقله إلى نظام بناء أكثر منطقية. ربما cmake.

ahmadia هل لديك أي نصائح حول كيفية تثبيت Tensorflow باستخدام conda؟

نحن الآن في نفس المركب مثل أي شخص آخر لأنه لا يوجد منفذ من TensorFlow إلى Windows. إذا تمكن شخص ما من تجميع منفذ Windows ، فسأكون سعيدًا بالمساعدة في الإنشاء / النشر الثنائي. قام شخص ما بالفعل بتجميع وصفة لنظام التشغيل OS X / Linux متوفرة conda install -c memex tensorflow .

+1 لهذا

+1

+1
كما سيكون دعمًا كبيرًا

لقد جمعت مقالًا يحتوي على إرشادات ولقطات شاشة لجعل TensorFlow يعمل على جهاز يعمل بنظام Windows باستخدام Docker هنا باستخدام النصائح من المشكلة 42 إذا كانت مفيدة لأي شخص.

على الرغم من أنني ما زلت غير متأكد من كيفية الاستفادة من وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي على الرغم من تشغيل TensorFlow في جهاز افتراضي على جهاز Windows الخاص بي.

سيكون دعم النوافذ الأصلية +1 مفيدًا للغاية

+1

أريد الحصول على نسخة من TensorFlow لنظام التشغيل Windows 7 ، إذا كان لديك ، من فضلك أرسل بريدي الإلكتروني.
عنوان بريدي الإلكتروني: [email protected].
شكرا!

+1

دعم Windows هو جزء من الجهد الهائل. ربما يكون دعم Windows فقط لمترجم قياسي حقيقي (gcc / tdm-gcc / mingwpy) وعلى Python الحديثة (3.4؟) هدفًا أكثر سهولة؟

ربما يكون استخدام واجهة Clang الأمامية مع VC ++ CodeGen هو أسرع طريق للحصول على إصدارات Windows تعمل -> Clang with Microsoft CodeGen في VS 2015 Update 1 . تم تصميم Project لتوفير سلسلة أدوات تعمل باستمرار لبناء أنظمة أساسية متعددة من التعليمات البرمجية التي تستهدف النوافذ بشكل أساسي ، ومع ذلك فإن السيناريو الذي يتم فيه تجميع التعليمات البرمجية * nix على النوافذ قد يكون مثيرًا للاهتمام بنفس القدر. ينص فريق MSFT C ++ على أن الكود الذي يكتبونه تمت المساهمة به في مشروع LLVM ، لذا يجب أن يسمح بالعمل السريع والمشترك للحصول على دعم جيد عبر الأنظمة الأساسية.

+1

+1

+1

+1

+1

+1

+1

+1. هذه أول حزمة Python أتذكر أنها لا تعمل على Windows. يبدو الأمر غريبًا بالنسبة لي ، حيث أفهم أن برامج تشغيل NVIDIA كانت دائمًا أفضل على نظام التشغيل Windows من Linux ، ولدي GTX 970 الذي يشعر بالملل هذه الأيام.

لقد قمت بنقل معظم tensorflow c ++ إلى Windows build باستخدام vc 2013. حتى الآن ، تستخدم معظم الأكواد البرمجية والمرتبطة ملف المصادر الخاص بي. التحدي الأكبر بالنسبة لي للتغلب عليه هو: استخدام متغير ثابت لتسجيل المرجع والنواة. أقوم ببنائها كمكتبة ثابتة ورابط تطبيق سيتخطى تلك المتغيرات الثابتة. لا بد لي من استخدام stub.cpp في مجلد التطبيق لتضمين العمليات والنواة المستخدمة.

uanhua8 أي فرصة لدفع التغييرات الخاصة بك إلى ريبو جيثب؟ راجع للشغل ، لقد قمت بحل شيء التسجيل الثابت في caffe باستخدام dumpin لتوليد رأس يفرض الإعجاب بالرمز. راجع https://github.com/BVLC/caffe/pull/2816 و https://github.com/willyd/caffe/tree/msvc للحصول على التفاصيل.

آمل أن يكون Tensorflow الأصلي لنظام التشغيل Windows جاهزًا قريبًا ، وقد يضطر إلى الانتظار حتى يصبح bazel لنظام التشغيل Windows مستقرًا ، وسعد بتجربة دورة التعلم العميق من Google و Udacity!

يعد دعم FYI Windows لـ Bazel حاليًا أحد أهم أولوياتنا . ابقوا متابعين.

نفس الشيء هنا ، لقد بدأت دورة التعلم العميق التي تقدمها Google وها أنا عالق لأنني أقوم بتشغيل Windows.
متى يجب أن نتوقع دعمًا لنظام Windows؟

لقد لاحظت أن الكثير من الأشخاص يواجهون مشكلة في تشغيل هذا ضمن Windows ، لذا فقد كتبوا سريعًا حول كيفية تعيينه ضمن Windows باستخدام Vagrant و Docker:

https://medium.com/@Rapchik/running -google-s-deep-Learning-course-material-under-windows-82d468b6d5be

umarniz شكرا على الدليل. ومع ذلك ، أعتقد أن ما يتوقعه معظم الناس هنا هو أن TensorFlow يعمل أصلاً على Windows بسبب دعم GPU . هذا للأسف لا يعمل مع Docker بقدر ما أعرف ولا أي حل آخر باستخدام الافتراضية ...

SeveQ أوافق تمامًا وأنا شخصياً أفضل استخدام Linux لجميع تجارب ML الخاصة بي نظرًا لسهولة إعداد بيئات برمجة فريدة متعددة. كان الهدف من هذا الدليل تشغيل مادة الدورة التدريبية من Google حيث أن مجموعات التدريب والأمثلة المتوفرة لديهم مخصصة للمبتدئين الذين لديهم مجموعات بيانات أصغر والتي يجب أن تكون قادرة على العمل في بيئة وحدة المعالجة المركزية فقط أيضًا.

umarniz حسنًا ، لم أقصد تشويه سمعة جهودك. بالطبع لا! لقد قمت بعمل رائع في كتابة ذلك! شكرا لك مرة أخرى!

بالمناسبة ، فقط لذكر هذا ... مثال Deep MNIST ، الذي لم يعد بهذه البساطة بالفعل ، يستغرق عدة ساعات على وحدة المعالجة المركزية الخاصة بي بينما يندفع GPU (GTX 980Ti) خلال بضع ثوانٍ على الأكثر. على أوبونتو الأصلي الذي هو. لقد قمت بإعداد واحد على محرك أقراص USB. إنه يعمل ، ولكن التمهيد المزدوج يمكن أن يكون مرهقًا للغاية وعاملاً مثبطًا للهمم. والأكثر من ذلك ، نظرًا لأن نظام Windows في وضع الإسبات على نظام UEFI يمكن أن يكون صعب الإرضاء عندما يتعلق الأمر بالوصول إلى البيانات الموجودة على أقسام NTFS من Linux ...

بالتأكيد ، أنا أتفق تمامًا على أن Linux (Ubuntu) هو أفضل نظام تشغيل لمهام ML لأنه الأكثر استخدامًا ، وليس بدون سبب. ولكن لا يزال له عيوبه بالنسبة للأشخاص المتحمسين مثلي الذين لا يمارسون التعلم الآلي من أجل لقمة العيش فحسب ، بل أيضًا كهواة ، والذين لديهم هوايات أخرى تعتمد على Windows ... مثل الألعاب على سبيل المثال.

أعتقد أن هذه بعض مشاكل العالم الأولى التي أرغب تمامًا في رؤيتها تم حلها بالرغم من ذلك.

SeveQ لم آخذه بهذه الطريقة أيضًا :)

أتفق مع أن التمهيد المزدوج يمثل ألمًا ، فقد اضطررت إلى الانتقال تمامًا إلى Ubuntu لبضعة أشهر وإلا فسيصبح التبديل مرهقًا للغاية ولكني أحب القوة التي توفرها bash shell للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.

أعتقد أنني سأرى ما يمكنني فعله للمساعدة في إضافة دعم Windows لـ TensorFlow بنفسي.

+1

marniz تبدو جيدة. ليس لدي الوقت الآن لأكرس نفسي لهذا أيضًا ، لسوء الحظ. أولويات أخرى مثل التخرج ... سيكون دعم Windows لـ TensorFlow مساعدة كبيرة في هذا الأمر. أتخرج كماجستير ، مهندس أنظمة ، متخصص في ، من كان يظن ، التعلم الآلي ...

أي تحديث على هذا

أقوم بعمل منفذ لرمز c ++ في فرعنا الداخلي. عذرًا ، لا يمكن إعادة النشر نظرًا لأن الأمر يتطلب تبعية فرع الكود الخاص بنا. ابحث عن بعض الثغرات بالمرجعية إلى ++ C و Python. لكن المحرك الأساسي يعمل بالنسبة لي في بيئة windows / Vc.
ح ذ

مرسل من الايفون الخاص بي

في 30 كانون الثاني (يناير) 2016 ، الساعة 2:46 صباحًا ، كتب datashinobi [email protected] :

أي تحديث على هذا

-
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة أو قم بعرضه على GitHub.

لجميع أولئك الذين يرغبون في استخدام Tensorflow ويمكنهم التخلي عن دعم GPU ، هنا مدونة Blogpost حول تثبيت Tensorflow مع دعم دفتر jupyter لنظام Windows مع Docker.

تحديث على دعم Windows لـ Bazel: تم دمج مجموعة التصحيحات الأولية لتشغيل Bazel على Windows (انظر bazelbuild / bazel # 276) ، وتمكن dslomov من جعل Bazel يقوم بتشغيل نفسه على Windows .

نخطط للحصول على دعم تجريبي لنظام Windows في Bazel 0.3 . إذا كنت ترغب في متابعة تقدمنا ​​، فراجع المشكلات التي تحمل علامة "Windows" في أداة تعقب مشكلات Bazel.

C: \ Users \ Desktop> Docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

تعذر العثور على الصورة "b.gcr.io/tensorflow/t ensorflow: الأحدث " محليًا

عامل ميناء: استجابة خطأ من البرنامج الخفي: غير قادر على اختبار اتصال نقطة نهاية التسجيل https: // bg
cr.io/v0/
v2 فشلت محاولة ping مع الخطأ: احصل على https://b.gcr.io/v2/ : اطلب tcp 64.233.188
.82: 443: مهلة i / o

هل من أخبار تتعلق بالقدرة على استخدام TensorFlow في Windows بدون Docker؟
ما مدى صعوبة تقديم عملية بناء CMake تعمل مع كل من Linux و Windows (إنشاء مشروع MVS)؟

لقد كتبت تعليمات لتثبيت tensorflow على جهاز ظاهري CentOS. إذا كنت تواجه مشكلة في العمل مع Docker ، فقد يكون هذا هو الحل.

الرجال إذا قمت بتثبيت bash على Windows باستخدام معاينة المطور الجديد ، فإن tensorflow يقوم بالتثبيت ويعمل كيندا. لذلك يمكنك استخدام ذلك لتشغيله على Windows دون استخدام عامل الإرساء. (ومن المحتمل أن يؤدي ذلك إلى تحسين bash لنظام التشغيل Windows لأن المزيد من الأشخاص يستخدمونه.)

هذا رائع.
كان استخدام bash على Windows أملي الأكبر في استخدام tensorflow على Windows.

السؤال الأكبر هو ما إذا كان يمكنك استخدام برامج تشغيل GPU؟

هذا هو السبب الرئيسي الذي يجعل الناس يطلبون تثبيت Tensorflow أصلي في النوافذ. بخلاف ذلك ، يكون دعم وحدة المعالجة المركزية على ما يرام من خلال عامل تشغيل أو جهاز Linux الظاهري

ليس لدي علم بذلك ولكن يجب أن نسأل فريق Windows عن ذلك.
حصل الأشخاص على برامج واجهة المستخدم الرسومية للعمل من خلال النوافذ ولكنها لا تستخدم وحدة المعالجة المركزية
GPU لذلك أعتقد أنه ليس لديه حق الوصول حاليًا
في 19 أبريل 2016 5:37 مساءً ، كتب "hayder78" [email protected] :

هذا رائع.
كان استخدام bash على Windows أملي الأكبر في استخدام tensorflow على Windows.

السؤال الأكبر هو ما إذا كان يمكنك استخدام برامج تشغيل GPU؟

هذا هو السبب الرئيسي الذي يجعل الناس يطلبون تثبيت Tensorflow أصلي
في النوافذ. خلاف ذلك ، يكون دعم وحدة المعالجة المركزية جيدًا من خلال عامل الإرساء أو Linux
آلة افتراضية

-
أنت تتلقى هذا لأنك علقت.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة أو قم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -212156142

نعم. قرأت أن برامج واجهة المستخدم الرسومية التي يتم تشغيلها من خلال bash في Windows ستستخدم برنامج تشغيل GPU عام. مما يعني عدم استخدام برامج تشغيل nvidia.

دعنا نصلي لأن Google تعمل على Tensorflow على Windows تحت الغطاء.

أعتقد أن bash لنظام التشغيل Windows يحتاج إلى وقت ليكون ناضجًا بما فيه الكفاية وخالي من الأخطاء. في غضون ذلك ، من المحتمل أن يكون VM و docker خيارًا أفضل.

أنا الآن أقوم بالاختيار بين Tensorflow و CNTK.

+1 لدعم Windows الأصلي ، بما في ذلك GPU.

الرابط لمتابعة مشكلات Windows في Bazel المقدمة من davidzchen لا يعمل ، الرابط الصحيح هو https://github.com/bazelbuild/bazel/labels/category٪3A٪20windows

(أعلم أن الجميع يأمل في الحصول على دعم Windows الأصلي + GPU ، وأنا أنتظر أيضًا ، ولكن علينا الانتظار حتى يصبح Bazel لنظام التشغيل Windows مستقرًا ، مما يساعد في الاختبار والمساهمة في Bazel من المحتمل أن يؤدي إلى تسريع العملية)

+1 آخر للنوافذ مع دعم GPU. على الرغم من أن TF بدا خيارًا أفضل ، إلا أنني اضطررت إلى التبديل إلى Theano نتيجة لنقص دعم GPU على النوافذ. سيكون من الجيد أن يكون هناك ذكر في خارطة طريق TF حول ما إذا كان الدعم سيكون متاحًا في الإصدارات المستقبلية ، لأنه سيساعد في اتخاذ الكثير من الباحثين لاتخاذ القرار.

+1

+1

خبر واحد مثير للاهتمام: كتب shanselman منشور مدونة حول تشغيل TensorFlow على Bash for Windows.

ما زلنا نعتزم تقديم دعم Windows من الدرجة الأولى ، ولكن قد يجد المستخدمون المغامرون هذه طريقة جيدة للبدء في الوقت الحالي.

mrry مرحبا ديريك موراي ،
يسعدني أن أسمع منك - بصفتك مهندس برمجيات في Google - أنك تنوي تقديم دعم Windows أصلي لـ tensorflow. هل أنت جزء من فريق مطوري Tensorflow في Google؟

على الأقل لدي أمل الآن.

أي تقدير تقريبي متى سيكون إصدار بيتا؟

+1 آخر ، مهتم جدًا برؤية هذا يحدث. إذا ومتى يتم تشغيل Bazel فعليًا على Windows ، فهل سيتم تجميع TF بالفعل على النظام الأساسي؟ أو هل هناك مشكلات أخرى متعلقة بقابلية النقل ، مثل مكالمات الشبكة ونظام الملفات؟

+1

أيها الناس ، هل يمكنكم من فضلكم استخدام ردود أفعال GitHub بدلاً من كتابة "+1" في رسالة جديدة؟ في الوقت الحالي ، ينتج عنه الكثير من البريد العشوائي للأشخاص الذين اشتركوا في التحديثات في هذا الموضوع. شكرا!

+1 لتفاعلات GitHub!

حسنًا ، يبدو أن bazel يعمل معظم الوقت على النوافذ الآن ، بصرف النظر عن بعض أخطاء الأسماء (أحرف غير قانونية أو أوامر طويلة جدًا). هناك بالتأكيد مشكلات في الحصول على tensorflow نوافذ عاملة بخلاف مجرد وجود لوحة عمل. جميع الأخطاء التي حصلت عليها حتى الآن هي من النوع:
ERROR: C:/tensorflow-orig/tensorflow/contrib/metrics/BUILD:16:1: in linkshared attribute of cc_binary rule //tensorflow/contrib/metrics:python/ops/_set_ops.so: 'linkshared' used in non-shared library. Since this rule was created by the macro 'tf_custom_op_library', the error might have been caused by the macro implementation in C:/tensorflow-orig/tensorflow/tensorflow.bzl:599:31.
لذلك أعتقد أن قواعد الإنشاء بحاجة إلى التحديث لنظام التشغيل windows أولاً.

خارطة الطريق الرسمية لـ Tensorflow:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/resources/roadmap.md

يعد دعم Windows جزءًا من خارطة طريق المستقبل القريب المستهدفة للأشهر القليلة القادمة!

Sabrewarrior لقد حاولت إنشاء tensorflow على النوافذ باستخدام bazel ، لكن ملف التكوين يعطي بعض الأخطاء فقط. أتساءل عما إذا كنت قد غيرت أو أضفت بعض الأجزاء على هذا الملف ليتم دعمها على windows

Fhrozen https://github.com/Sabrewarrior/tensorflow/blob/test/tf_win_env.txt
هذه هي حزمتي المثبتة عندما قمت بتشغيل التكوين دون أي تغييرات. أقوم بتشغيل هذا على msys2 مع python 2.7 على جهاز يعمل بنظام Windows 10.

Sabrewarrior شكرا على الإجابة. راجعت ذلك ، هل كانت المسافات في اسم المجلد مشكلتي.
الآن حصلت على هذا الخطأ في إصدار cuda.

الرجاء تحديد gcc nvcc الذي يجب استخدامه كمترجم مضيف. [القيمة الافتراضية هي / mingw64 / bin / gcc]:
يرجى تحديد إصدار Cuda SDK الذي تريد استخدامه ، على سبيل المثال 7.0. [اتركه فارغا لاستخدام النظام الافتراضي]: 7.5
يرجى تحديد الموقع حيث تم تثبيت مجموعة أدوات CUDA 7.5. الرجوع إلى README.md لمزيد من التفاصيل. [الافتراضي هو / usr / local / cuda]: C: /CUDA/v7.5
يرجى تحديد إصدار Cudnn الذي تريد استخدامه. [اتركه فارغا لاستخدام النظام الافتراضي]: 4.0.7
يرجى تحديد الموقع حيث تم تثبيت مكتبة cuDNN 4.0.7. الرجوع إلى README.md لمزيد من التفاصيل. [القيمة الافتراضية هي C: /CUDA/v7.5]: cuda /
يرجى تحديد قائمة بقدرات حساب Cuda المفصولة بفواصل التي تريد البناء بها.
يمكنك العثور على القدرة الحاسوبية لجهازك على: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus.
يرجى ملاحظة أن كل قدرة حسابية إضافية تزيد بشكل كبير من وقت الإنشاء والحجم الثنائي.

إعداد Cuda يشمل
إنشاء Cuda
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.props': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.targets': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
ln: Fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.xml': لا يوجد مثل هذا الملف أو الدليل
xargs: bash: finish with status 255 ؛ إجهاض
"

Fhrozen AFAIK لا يمكنك استخدام gcc كمترجم لـ CUDA على Windows. يتم دعم مترجم Visual C ++ فقط بواسطة CUDA على Windows ( انظر هنا ).

+1

تكرارا! من فضلك لا تجعل بدون فائدة _ + 1_ تعليقات! استخدم تفاعلات GITHUB بدلاً من ذلك!

+1

توقف +1 !!!

أكرر ، أوقف +1 من أجل $٪ {^ ¥! أي شخص يعلق +1 بعد هذا هو أحمق! :-P استخدام ردود الفعل جيثب ، اللعنة!

هل يمكن لأي شخص أن يعطيني نوعًا من حالة الوسيط؟ أود تنظيف هذه المشكلة من تعليقات 1+ غير المفيدة.

أهلا بالفريق. أحاول فهم العمل الذي يجب القيام به حتى أتمكن من استخدام TensorFlow على Windows (10 ، على ما أعتقد) مع دعم GPU عبر CUDA. مما أعرفه حتى الآن ، هذا يستبعد Docker لأن Docker لا يمكنه الوصول إلى GPU الخاص بالمضيف ، ويعني أنه يجب علينا استخدام Visual Studio's cl.exe (وهو ما تستخدمه Bazel لنظام التشغيل Windows).

من هذا المنطلق ، هل يحتاج Bazel لنظام التشغيل Windows فقط إلى التقدم؟ هل هذه هي التبعية الوحيدة غير المرضية هنا؟ سعيد لتصحيح أي نقطة.

إذا كنت أرغب في تشغيل Bash على Windows ، فأنا بحاجة إلى التحقق من نظام Windows الفرعي لنظام Linux (الإصدار التجريبي) ، أليس كذلك؟ لكن لا يمكنني العثور على هذه القائمة في مربع حوار ميزات Windows. أنا أتابع الدليل هنا وهنا .
هل أحتاج إلى تحديد خانة الاختيار Hyper-V في مربع حوار ميزات Windows؟
لقد قمت أيضًا بتشغيل وضع المطور في الإعدادات بالفعل.

يبدو أنني بحاجة للتخلي عن ميزات Windows beta bash هذه واستخدام Docker عن غير قصد؟

@ off99555 يجب أن يكون لديك Windows 10 لديك أحدث إصدار للمعاينة (Fast Ring). تحقق من التصميم الخاص بك ، إذا كان أقل من 14000 تقريبًا ، فأنت لا تملك هذه الميزة حتى الآن. (سيكون هذا التحديث GA في 2 أغسطس)

أهلا،

بالنسبة لدعم Tensorflow Windows ، هل سنكون قادرين على إنشاء ثنائيات Windows ليست ثنائيات msys2؟ هذا منطقي لأنه سيكون من الممكن القيام بالنشر الفعلي على معظم أجهزة المستخدم.

إذا لم يكن ذلك ممكنًا ، فهل يمكننا الحصول على طريقة لنشر نسخة مجردة من تمرير / تمرير التنبؤ الخاص بالمكتبة لهذا الغرض؟ يمكنني أن أتدرب على Linux بشكل جيد ولكن بالنسبة لعملية التنبؤ الفعلية ، أود أن أكون قادرًا على النشر على صندوق Windows عادي بدون msys2. هل هذا على خارطة الطريق؟

إذا نظرت إلى ما تفعله CNTK:
https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Native-Evaluation-Interface

لديهم طريقة أسهل بكثير لإجراء التقييم / التنبؤ باستخدام DLL المجردة. هل يمكننا الحصول على شيء مثل هذا في Tensorflow لنظام التشغيل Windows أيضًا (والأنظمة الأساسية الأخرى التي يمكنني تخيلها ستجدها مفيدة جدًا).

شكرا!

لا أفهم سبب إضافة دعم لنظام التشغيل Mac OS وليس Windows. لا يمكنك استخدام CUDA GPU العادي على معظم أجهزة Mac. إنها منصة غير مجدية للتدريب على التعلم العميق

هل يمكن للفريق أن يخبرنا من فضلك عن تقديرات دعم Windows الأصلي؟

mrry يعمل بنشاط على هذا الأمر ويمكنه تقديم المزيد من التحديثات حول هذا إذا كانت لديك أسئلة محددة.

aselle شكرا على التحديث المفيد ، أقدر كثيرا!

mrry مرحبًا ، كيف سيتم طرح تفاصيل تطبيق Windows؟

1) هل سيكون لدينا (بشكل مثالي) حل VS2015 يمكننا إنشاؤه باستخدام تطبيقاتنا / أدواتنا؟ طريقة cmake التي تولد حل VS تعمل أيضًا.

2) هل ستكون مكتبة مرتبطة بشكل ثابت أو مرتبطة ديناميكيًا؟

3) هل ستكون هناك وحدة / مكتبة / وحدة تقييم / تمرير إلى الأمام خفيفة الوزن يمكننا استخدامها للنشر باستخدام أدواتنا / تطبيقاتنا؟

المورد الحالي الذي يمكن أن أجده فيما يتعلق بنشر Tensorflow مع تطبيق مستقل C ++ موجود هنا:
https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.7ejb8h7zk

قلقي الرئيسي هو ما ورد هنا:
"الإصدار ضخم ، حيث يصل حجمه إلى 103 ميجابايت ، حتى بالنسبة لهذا المثال البسيط. الكثير من هذا مخصص لـ TensorFlow ودعم CUDA والعديد من التبعيات التي لا نستخدمها أبدًا. وهذا صحيح بشكل خاص لأن واجهة برمجة تطبيقات C ++ لا تدعم الكثير من الوظائف في الوقت الحالي ، نظرًا لأن جزءًا كبيرًا من TensorFlow API هو لغة Python فقط. ربما تكون هناك طريقة أفضل للارتباط بـ TensorFlow (مثل المكتبة المشتركة) ولكني لم أجعلها تعمل بعد. "

إذا كانت هناك طريقة أفضل للالتفاف حول ربط مكتبة ثابتة كبيرة فسيكون ذلك رائعًا ، خاصةً لأغراض التمرير / التقييم الأمامي الذي لا يحتاج حقًا إلى دعم GPU.

شكرا!

mrry كيف يمكن للآخرين المشاركة في هذا؟ كيف يمكننا المساعدة في تشغيل TensorFlow على Windows في أسرع وقت ممكن؟ على الأقل يمكننا المساعدة في الاختبار والإبلاغ عن الأخطاء.

+1

أي تحديثات على النوافذ؟ ما المطلوب لتشغيله أصلاً مع توفر وحدة معالجة الرسومات أيضًا؟

نحن بحاجة إلى دعم windows !!!!
هل يمكن للفريق أن يخبرنا من فضلك عن تقديرات دعم Windows الأصلي؟

لا نوافذ؟ لماذا ا؟ على الأقل إصدارات وحدة المعالجة المركزية فقط؟

فيما يلي ملخص لما أعتقد أنه يحدث في مشكلة دعم Windows هذه:

يتطلب Tensorflow من Bazel البناء من المصدر ، إذا لم أكن مخطئًا ، فإن Bazel هو نظام بناء مثل GNU Make ، لكنه ليس مترجمًا.

استنادًا إلى ما رأيته أثناء المسح الضوئي لفترة وجيزة من خلال الكود ، يستخدم الكود المصدري لـ Tensorflow نفسه في الغالب مكتبة C ++ قياسية لأشياء مثل الترابط ، لذا يجب ألا تكون هناك مشكلة في التجميع على Windows ، مكتبات الطرف الثالث الأساسية التي تستخدمها جميعها تدعم Windows.

لذلك ، أعتقد أن المشكلة الرئيسية تكمن في عدم وجود طريقة بناء لنظام Windows بدلاً من الكود المصدري نفسه. هناك أعمال حول استخدام CMake للبناء بدلاً من Bazel ولكن لم يكتمل بعد. إذا تمكن شخص ما من ترجمة قواعد إنشاء Bazel إلى قواعد CMake ، فأعتقد أننا سنكون قادرين على بنائها على Windows.

• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/makefile
• https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/cmake

لا يزال أمام دعم Bazel المستقر لنظام Windows طريق طويل لنقطعه .

الرجاء تصحيح لي إذا أخطأت هنا.

eiva إذا كنت تريد دعم وحدة المعالجة المركزية فقط ، فيمكنك تشغيل Tensorflow في جهاز افتراضي. لقد قمت بتشغيله على Ubuntu 14 على مضيف Windows 10 دون مشكلة.

rongjiecomputer أتساءل بصراحة لماذا استخدموا Bazel على الإطلاق ...

eiva هناك أيضًا حاوية Docker جاهزة يمكنك استخدامها على مضيف Windows. يعمل من خارج منطقة الجزاء. ليس من الممتع العمل مع Tensorflow بدون دعم GPU. بالنسبة للأشياء الرائعة ، يلزم توفر وحدة معالجة رسومات واحدة على الأقل. يمكنك بالطبع تشغيل الأشياء الأساسية مثل الانحدار الخطي أو اللوجستي بدون وحدة معالجة الرسومات. لكن هذه ليست بذلة Tensorflow الطويلة. إنه مصمم لمهام التعلم العميق التي تتطلب أساسًا وحدة معالجة الرسومات.

marklit أستخدمه بهذه الطريقة بالفعل ، ولكن معظم تطبيقي يعمل على windows ، ومعظم التطوير يجري على windows ... ليس من السهل تبديل نظام التشغيل في كل مرة أفعل فيها شيئًا باستخدام أجزاء مختلفة من النظام ...

تضمين التغريدة
تكهناتك صحيحة!
https://www.quora.com/Why-did-Google-decide-to-use-Bazel-with-TensorFlow/answer/Derek-Murray-3

في 12 سبتمبر 2016 ، الساعة 12:17 ظهرًا ، "Eugene Ivanchenko" [email protected]
كتب:

marklit https://github.com/marklit أستخدمه بهذه الطريقة بالفعل ، ولكن في الغالب
من تطبيقي يعمل على windows ، ومعظم التطوير مستمر
windows ... ليس من السهل تبديل نظام التشغيل في كل مرة أفعل فيها شيئًا
أجزاء مختلفة من النظام ...

-
أنت تتلقى هذا لأنك مشترك في هذا الموضوع.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -246239719 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AEBIBhhA-t1MrFnddm5k-wER0KAm_p30ks5qpNJTgaJpZM4GexU4
.

نشكرك على كل الاهتمام بـ TensorFlow على Windows! نحن نحرز تقدمًا على جبهتين رئيسيتين:

1. تكييف ملفات Bazel BUILD من TensorFlow للعمل على Windows. ربما تكون قد شاهدت بعض طلبات السحب الأخيرة من meteorcloudy في هذا الاتجاه (مثل # 4449) ، وخطتنا النهائية هي الحصول على الدعم الكامل لبناء TensorFlow ، باستخدام Bazel ، على Windows.
2. تعديل وقت تشغيل TensorFlow للبناء باستخدام برنامج التحويل البرمجي Visual C ++ 2015. لقد كنت أعمل على هذا الجهد ، والفرق بين HEAD وفرعي العمل الخاص بي يتضاءل كل يوم. في الوقت الحالي ، أستخدم CMake لإنشاء TensorFlow باستخدام Visual Studio / MSBuild ، لكنني أخطط للتبديل إلى Bazel عندما تعمل ملفات BUILD عبر الأنظمة الأساسية.

نتوقع إصدار إعلان قريبًا ، مع حزمة PIP ثنائية وإرشادات لبناء TensorFlow على Windows. في غضون ذلك ، سنقوم بتحديث هذه المشكلة عندما يكون لدينا أخبار لمشاركتها.

الرد على الأسئلة المحددة من kestrelm :

1. أستخدم حاليًا CMake لإنشاء حل VS مع مشاريع متعددة ، وسنقوم بدمج هذا كجزء من العنصر (2) أعلاه.
2. على الأقل ، يمكننا إنشاء ملف DLL ملحق بيثون يحتوي على وقت التشغيل وجميع النوى (ما يعادل tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so ) ، وتقديم إرشادات لبناء ثنائي C ++ مرتبط بشكل ثابت (ما يعادل tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc ).
3. يمكننا بسهولة إنشاء نسخة من وقت التشغيل باستخدام هذه الميزات (شيء مثل مجموعة Android الفرعية من النواة ذات الصلة بالاستدلال في DLL خلف واجهة برمجة التطبيقات C) ، على الرغم من أنها ربما لن تكون جزءًا من الإصدار الأولي. ومع ذلك ، سيكون من الممكن تعديل ملفات البناء لإنشاء هدف له هذه الخصائص ، وسيسعدني مساعدة أي شخص يحاول القيام بذلك.

عمل رائع ،mrry!

نتوقع إصدار إعلان قريبًا ، مع حزمة PIP ثنائية وإرشادات لبناء TensorFlow على Windows

هل يمكنك إعطاء أي تقديرات تقريبية حول موعد صدور هذا الإعلان؟ لا استطيع الانتظار!

mrry : ديريك ، تحديث قوي. هل لديك إصدار GPU ثنائي (BETA) قبل أن يتجمد باقي إطار عمل makefile / compiler؟ يمكن للناس على الأقل تجربة واجهة برمجة تطبيقات Python ...

عزيزي المعلمون:

حاولت إنشاء tensorflow من الكود المصدري على Windows 10. تشير التقارير إلى أن bazel مدعوم بالفعل على Windows على الرغم من أنه قد لا يكون مستقرًا. ومع ذلك حصلت على واحدة عاملة.
ومع ذلك ، عندما حاولت إنشاء tensorflow ، كانت هناك مشكلتان ، الأولى تشير إلى أن "bazel clean --expunge_async" فشل بسبب مشكلة الإذن. أراهن أنه ليس بهذه الخطورة. المشكلة التالية حيوية بعض الشيء لأنها تعيق البناء. تفيد:

...
INFO: تم العثور على هدف واحد ...
INFO: شرح كتابة إعادة البناء إلى "ملف السجل"
خطأ: ملف الإدخال مفقود '@ local_config_cuda // cuda: lib64 / libcublas.so '.
الخطأ: C: / tensorflow / tensorflow / tools / pip_package / BUILD: 23 : 1: // tensorflow / tools / pip_ package: build_pip_package : ملف الإدخال المفقود '@ local_config_cuda // cuda: lib64 / libcublas.so '.
الهدف // tensorflow / tools / pip_ package: build_pip_package فشل في البناء
خطأ: C: / tensorflow / tensorflow / tools / pip_package / BUILD: 23 : 1 1 ملف (ملفات) إدخال غير موجود.
INFO: الوقت المنقضي: 34.644 ثانية ، المسار الحرج: 1.52 ثانية

في الواقع ، أثناء عملية التكوين ، قمت عمدًا بتعطيل دعم GPU ، فلماذا تحاول تحميل مكتبة ديناميكية مرتبطة بـ CUDA؟

منذ أن قمت بتعطيل دعم GPU ، يتم إنشاء مكتبات كعب الروتين بشكل صحيح بحجم صفر وبامتداد ملف DLL. ومع ذلك ، كما في رسالة الخطأ ، لا أعرف من أين نشأت متطلبات تحميل المكتبات ذات الصلة بـ CUDA. راجعت عدة ملفات ولكن ليس لدي أي فكرة. في غضون ذلك ، أعتقد أيضًا أن الملف مكتوب بشكل سيئ ، لأنه يجب أن يبحث عن ملفات DLL بدلاً من ملفات SO. ومع ذلك ، ما زلت لا أملك أي دليل.

أي شخص لديه أي فكرة عن هذه المشكلة؟ شكرا جزيلا.

كما رأيت مع PR # 4778 المدمج ، لدينا الآن دعم أولي لبناء TensorFlow على Windows باستخدام CMake. وهو يدعم إنشاء إصدار CPU فقط من TensorFlow للاستخدام في برنامج المدرب المثال C ++ ، وحزمة PIP لاستخدام Python. لمزيد من التفاصيل والإرشادات حول كيفية إنشاء TensorFlow من المصدر على Windows ، راجع الملف التمهيدي لـ CMake .

هذا رمز بجودة ألفا ، ونتوقع وجود أخطاء في هذا الإصدار الأولي. إذا وجدت واحدة ، فالرجاء طرح مشكلة GitHub جديدة لهذه المشكلة المحددة.

يتحول تركيزنا الآن إلى الحصول على دعم GPU لـ TensorFlow على Windows ، والانتقال إلى إصدار مشترك قائم على Bazel لنظامي التشغيل Windows و Linux. إذا كانت لديك طلبات ميزات أخرى ، فيرجى طرح مشكلة جديدة على GitHub.

كنت أستخدم هذا المشروع الذي تم إنشاؤه مسبقًا https://github.com/shishaochen/TensorFlow-0.8-Win ، لكنه لا يدعم GPU.

mrry مرحبًا ، Derek ، نقدر مساهمتك في TensorFlow.
cesardelgadof مرحبًا سيزار ، شكرًا على معلوماتك.

ومع ذلك ، أعتقد أن العقبة السابقة التي أعاقت بناء TensorFlow على نظام Windows الأساسي هي عدم توفر bazel على Windows. منذ الآن أصبح متاحًا ، على الرغم من أنه قد لا يكون مستقرًا ، لذلك في رأيي ، من الأفضل أن نحاول حل المشكلة في المستقبل عند إنشاء TensorFlow باستخدام bazel.

أنا شخصياً أعتقد يا رفاق في Google ، إذا كانت لديهم خطة لدعم البناء الأصلي على Windows ، فمن المحتمل أن يختاروا bazel. وبمجرد توفر الحل الرسمي ، أعتقد أن الناس سيتحولون من cmake إلى bazel. لذا ، إذا كان هناك مثل هذا اليوم ، فلماذا نعمل معًا ليأتي اليوم مبكرًا؟

ومع ذلك ، سأحاول إصدار cmake ، وآمل أن يجرب شخص آخر نظام bazel build. ربما يمكننا معرفة مصدر الخطأ السيئ ، وتحديد موقع ملف التكوين المكتوب بشكل سيئ.

شكرا لكم جميعا.

mrry شكرا على المساهمة الكبيرة! لقد حاولت اتباع التعليمات الخاصة بك. يبدو أن جميعها تعمل بشكل لا تشوبه شائبة (لمدة 45 دقيقة تقريبًا) حتى فشلت مع:

الهدف "BeforeGenerateProjectPriFile" المدرج في سمة BeforeTargets في "C: \ Program Files (x86) \ MSBuild \ Microsoft \ NuGet \ Microsoft.NuGet.targets (186،61)" غير موجود في المشروع ، وسيتم تجاهله.
تم إنجاز مشروع البناء "H: \ PycharmProjects \ tensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ tf_python_build_pip_package.vcxproj" (الأهداف الافتراضية) - فشل.

"H: \ PycharmProjects \ tensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ tf_python_build_pip_package.vcxproj" (الهدف الافتراضي) (1) ->
"H: \ PycharmProjects \ tensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ pywrap_tensorflow.vcxproj" (الهدف الافتراضي) (3) ->
"H: \ PycharmProjects \ tensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ tf_core_cpu.vcxproj" (الهدف الافتراضي) (4) ->
"H: \ PycharmProjects \ tensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ tf_core_framework.vcxproj" (الهدف الافتراضي) (5) ->
(هدف CustomBuild) ->
C: \ Program Files (x86) \ MSBuild \ Microsoft.Cpp \ v4.0 \ V140 \ Microsoft.CppCommon.targets (171،5): خطأ MSB6006: تم إنهاء "cmd.exe" مع الرمز 1. [H: \ PycharmProjects \ t
ensorflow \ tensorflow \ Contrib \ cmake \ build \ tf_core_framework.vcxproj]

30 Warning(s)
1 Error(s)

laudney نشكرك على المحاولة ، ويؤسفني أن أرى خطأ ما! نظرًا لأن هذه المشكلة بها الكثير من المشتركين ، فقد قمت بإنشاء المشكلة رقم 4798 لتتبع إصلاح هذه المشكلة ، لذلك دعنا نواصل المناقشة هناك.

mingyr نتمنى أن يكون TensorFlow يبني على Windows مع Bazel في أقرب وقت ممكن. يقومmeteorcloudy بعمل ممتاز لتحقيق هذا الأمر ، وقد أرسل للتو PR # 4796 ، والذي يمكّن Bazel من إنشاء //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer على Windows. سنهدف إلى دمج ذلك قريبًا.

mrry شكرًا على # 4798 ، فإنه يبني الآن بشكل جيد ، كما تم اختبار تثبيت python whl ولم يتم العثور على أي مشاكل حتى الآن.

آمل أن نرى تينسورفلو في كوندا قريبا.

استخدم Tensorflow في البيئات الافتراضية لأن Docker / VirtualBox يعد حلاً سيئًا للغاية. يجب أن يعمل Tensorflow على نظام Windows أصلاً. (ونظرًا لأن معظمها مشفر في Python ، فلا ينبغي أن يكون ذلك مشكلة ، فقم بإنشاء توزيع لنظام Windows.)

مرحبا جميعا! كما ذكر mrry ، أنا أعمل على TensorFlow Windows build مع Bazel. مع دمج PR # 4796 و PR # 4874 ، فإن مثال مدرب C ++ يبني الآن على Windows مع Bazel 0.3.2 !

فيما يلي تعليمات موجزة حول كيفية إنشاء TF باستخدام Bazel على Windows:

• تثبيت Bazel على الويندوز ( تعليمات التثبيت )
• قم بإعداد البيئة التي يحتاجها Bazel لبناء C ++ باستخدام MSVC
• مستودع Clone TF ، قم بتشغيل ./configure في MSYS
• قم بتشغيل bazel build -c opt --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures

للراحة ، يمكنك وضع خيارات الإنشاء بـ ~/.bazelrc ، لي مثل:

build -c opt
build --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc
build --copt="/w"                  # Suppress some warning messages
build --experimental_ui            # Enable a nice UI 

هناك مشكلة معروفة وهي أن البرنامج النصي المجمع MSVC من Bazel لا يدعم python3 في Bazel 0.3.2 ، ولكن تم إصلاحه بالفعل على https://github.com/bazelbuild/bazel/commit/ce5c33dd7e96aff0cf1eb993edd41a5fe8c423f2. يمكنك حلها عن طريق تعيين BAZEL_PYTHON إلى ثنائي Python 2.7 أو بناء Bazel من HEAD.

يستغرق بناء نموذج مدرب C ++ باستخدام Bazel حوالي 20 دقيقة على جهازي (Windows 7 ، وحدة المعالجة المركزية 2.9 جيجا هرتز ، ذاكرة الوصول العشوائي 64 جيجا) ، بناء إضافي بعد تغيير بعض الملفات المصدر (أي array_ops.cc ) حوالي دقيقة واحدة.

أنا أيضًا أحقق بعض التقدم في بناء حزمة Python PIP على Windows مع Bazel ، سأرسل PR في أقرب وقت ممكن.

من فضلك حاول بناء TensorFlow مع Bazel على Windows ، وأخبرنا بما يمكننا تحسينه!

meteorcloudy ، مرحبًا ، يون:
يجب أن يتم إنشاء مدرب مثال C ++ بواسطة ثنائي bazel الذي تم إنشاؤه مسبقًا والمثبت على Windows ، أو هل يمكنني المزامنة مع أحدث إصدار git من bazel ، واستخدام bazel المخصص؟

في الواقع اخترت الطريقة الثانية ، استخدم الزبون بناء بازيل ، ومع ذلك ، فإنه يشكو على النحو التالي:

الخطأ: C: / tensorflow / tensorflow / core / BUILD: 108 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج "tensorflow / core / exampl e / example.pb.h".
الخطأ: C: / tensorflow / tensorflow / core / BUILD: 108 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج "tensorflow / core / exampl e / example_parser_configuration.pb.h".
الخطأ: C: / tensorflow / tensorflow / core / BUILD: 108 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج "tensorflow / core / exampl e / example.pb.h".
الخطأ: C: / tensorflow / tensorflow / core / BUILD: 108 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج "tensorflow / core / exampl e / feature.pb.h".
......

إجراءات البناء التي اتخذتها:
$ cd c: / tensorflow
$ export JAVA_HOME = "$ (ls -d C: / Program \ Files / Java / jdk * | sort | tail -n 1)"
تصدير دولار BAZEL_SH = c: / الأدوات/msys64/usr/bin/bash.exe
$ export BAZEL_VS = "C: / Program Files (x86) / Microsoft Visual Studio 14.0"
تصدير دولار BAZEL_PYTHON = C: /Python27/python.exe
export PATH = $ PATH: / c / Python27: / c / Python27 / Scripts: /c/tools/swigwin-3.0.10: / c / bazel / output

./تهيئة

bazel build -c opt --cpu = x64_windows_msvc --host_cpu = x64_windows_msvc // tensorflow / cc: tutorials_example_trainer --verbose_failures

أي اقتراح؟

شكرا.

meteorcloudy مرحبا يون ،

لقد اتبعت إجراءً مشابهًا ولكني تلقيت الخطأ التالي:
cd C: / tools / msys64 / var / tmp / Bazel / V1uFCi $ H / execroot / tensorflow
bazel-out / host / bin / external / protobuf / protoc.exe --cpp_out = bazel-out / vc_14_0_x64-opt / genfiles / --plugin = protoc-gen-grpc = bazel-out / host / bin / خارجي / grpc /grpc_cpp_plugin.exe --grpc_out = bazel-out / vc_14_0_x64-opt / genfiles / -I. -Iexternal / protobuf / src -Ibazel-out / vc_14_0_x64-opt / genfiles / external / protobuf / src tensorflow / core / debug / debug_service.proto: com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: تم إنهاء العملية بالحالة 1.
azel-out / vc_14_0_x64-opt / genfiles / external / protobuf / src: تحذير: الدليل غير موجود.

لقد راجعت المجلدات ولا يوجد دليل src في protobuf. أيضًا لا يوجد مجلد grpc في bazel_out / host / bin / external / (لذلك لا يوجد ملف grpc_cpp_plugin.exe).

يتبع هذا الخطأ مجموعة من الأخطاء التي لا يتم إنشاء الملفات الموجودة في Tensorflow / core

أي فكرة عن كيفية إصلاح ذلك؟

شكرا

mingyrkarthiek شكرا لمحاولة بناء TF مع Bazel !
لسوء الحظ ، وفقًا لـ http://ci.bazel.io/job/TensorFlow/ ، فشل إنشاء TF حتى على Linux مع Bazel at HEAD مع خطأ مشابه قدمته. نحن نقوم بإصلاحه ، في غضون ذلك ، هل يمكنك المحاولة مرة أخرى باستخدام Bazel 0.3.2 ؟

meteorcloudy مرحبا يون:

ماذا تقصد ب "هل يمكنك المحاولة مرة أخرى باستخدام Bazel 0.3.2"؟

هل تقصد برنامج Windows الثنائي الرسمي الذي تم إنشاؤه مسبقًا ، أم يمكننا المزامنة مع أحدث إصدار من bazel ، واستخدام بنائي؟

في الواقع ، لقد قمت بالفعل بالمزامنة مع أحدث إصدار من bazel وأستخدم بنائي. إذا أشرت إلى أنه يجب أن أحاول البرنامج الثنائي الرسمي الذي تم إنشاؤه مسبقًا لمعرفة ما إذا كانت المشكلة لا تزال معلقة ، فيرجى إخبارنا بذلك.

BR

mingyr نعم ، أعني "النظام الثنائي الرسمي المنشأ مسبقًا". أواجه نفس الخطأ بعد المزامنة مع HEAD.
يرجى الاطلاع على https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1929

meteorcloudy مرحبا يون

شكرا على اقتراحك. حاولت استخدام 0.3.2 ثنائي تم تجميعه مسبقًا وتمكنت من تجميع وإنشاء ملف tutorilas_example_trainer.exe.

karthiek سعيد جدا أنك تنجح! كم من الوقت استغرقت؟ هل هو أسرع من بناء CMake؟

meteorcloudy استغرق الأمر حوالي 15 دقيقة (Intel (R) Core (TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz). بالأمس فقط اضطررت إلى بناء تدفق موتر على النوافذ. لذلك ، جربت مباشرةً الطريقة الأخيرة التي اقترحتها. لم أحاول بنائه باستخدام CMake.

مرحبًا ، حاولت اتباع نهج meteorcloudy ولكن انتهى بي الأمر مع وجود أخطاء على النحو التالي. يمكن لأي شخص أن يساعد؟

bazel build -c opt --cpu = x64_windows_msvc --host_cpu = x64_windows_msvc // tensorflow / cc: tutorials_example_trainer --verbose_failures
INFO: الهدف الذي تم تحليله // tensorflow / cc: tutorials_example_trainer.
INFO: تم العثور على هدف واحد ...
خطأ: C: / Programming / Tensorflow / Tensorflow / core / BUILD: 1064 : 1: تنفيذ genrule // tensorflow / core: version_info_gen فشل: فشل bash.exe: خطأ في تنفيذ الأمر
cd C: / tools / msys64 / var / tmp / Bazel / s5nfxnhX / execroot / tensorflow
ضبط المسار = C: \ tools \ msys64 \ usr \ local \ bin؛ C: \ tools \ msys64 \ usr \ bin؛ C: \ tools \ msys64 \ usr \ bin؛ C: \ tools \ msys64 \ opt \ bin؛ C : \ Windows \ System32؛ C: \ Windows؛ C: \ Windows \ System32 \ Wbem؛ C: \ Windows \ System32 \ WindowsPowerShell \ v1.0 \؛ C: \ tools \ msys64 \ usr \ bin \ site_perl؛ C: \ أدوات \ msys64 \ usr \ bin \ vendor_perl؛ C: \ tools \ msys64 \ usr \ bin \ core_perl؛ C: \ Program Files \ Google؛ C: \ WinPython-64bit-2.7.10.2 \ python-2.7.10.amd64؛ C: \ WinPython-64bit-2.7.10.2 \ python-2.7.10.amd64 \ Scripts ؛ C: \ tools \ swigwin-3.0.10 ؛ C: \ Program Files \ java \ jdk1.8.0_102 \ bin
C: /tools/msys64/usr/bin/bash.exe -c source external / bazel_tools / tools / genrule / genrule-setup.sh ؛ tensorflow / tools / git / gen_git_source.py - إنشاء tensorflow / tools / git / gen / spec.json tensorflow / tools / git / gen / head tensorflow / tools / git / gen / Branch_ref "bazel-out / vc_14_0_x64-opt / genfiles / tensorflow / core / util / version_info.cc ": com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: تم إنهاء العملية بالحالة 1
Traceback (آخر مكالمة أخيرة):
ملف "tensorflow / tools / git / gen_git_source.py" ، السطر 258 ، في
توليد (args.generate)
ملف "tensorflow / tools / git / gen_git_source.py" ، السطر 210 ، قيد الإنشاء
git_version = get_git_version (البيانات ["المسار"])
ملف "tensorflow / tools / git / gen_git_source.py" ، السطر 151 ، في get_git_version
"--long"، "--dirty"، "--tags"]). strip ()
ملف "C: \ WinPython-64bit-2.7.10.2 \ python-2.7.10.amd64 \ lib \ subprocess.py" ، السطر 566 ، في check_output
العملية = Popen (stdout = PIPE ، _popenargs ، * _kwargs)
ملف "C: \ WinPython-64bit-2.7.10.2 \ python-2.7.10.amd64 \ lib \ subprocess.py" ، السطر 710 ، في init
يخطئ ، يخطئ)
ملف "C: \ WinPython-64bit-2.7.10.2 \ python-2.7.10.amd64 \ lib \ subprocess.py" ، السطر 958 ، في _execute_child
بدء التشغيل)
خطأ Windows: [خطأ 2] لا يمكن للنظام العثور على الملف المحدد
الخطأ: C: / tools / msys64 / var / tmp / Bazel / s5nfxnhX / external / jpeg_archive / BUILD: 74 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج المعلن 'External / jpeg_archive / jconfig.h' بواسطة genrule. ربما يكون هذا بسبب أن genrule لم تنشئ هذا الإخراج في الواقع ، أو لأن الإخراج كان دليلًا وتم تشغيل genrule عن بُعد (لاحظ أنه يتم نسخ محتويات مخرجات الملف المعلن فقط من genrules التي يتم تشغيلها عن بُعد)
الخطأ: C: / tools / msys64 / var / tmp / Bazel / s5nfxnhX / external / gif_archive / BUILD: 35 : 1: لم يتم إنشاء الإخراج المعلن 'External / gif_archive / windows / unistd.h' بواسطة genrule. ربما يكون هذا بسبب أن genrule لم تنشئ هذا الإخراج في الواقع ، أو لأن الإخراج كان دليلًا وتم تشغيل genrule عن بُعد (لاحظ أنه يتم نسخ محتويات مخرجات الملف المعلن فقط من genrules التي يتم تشغيلها عن بُعد)
الهدف // tensorflow / cc: فشل البرنامج التعليمي_example_trainer في الإنشاء
INFO: الوقت المنقضي: 4.967 ثانية ، المسار الحرج: 0.96 ثانية
فشل: لم يكتمل البناء بنجاح

bssrdf تبدو أعراضك مشابهة لـ https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463.
إنها مشكلة معروفة من bazel على Windows نكسرها إذا لم تكن مساحة العمل الخاصة بك على محرك أقراص C: .

إذا كان الأمر كذلك ، فإن الحل هو إنشاء تقاطع - إذا كان الخروج من tensorflow الخاص بك في d:\src\tensorflow ، فيجب أن يعمل ما يلي

C:\> mklink /j d_src d:\src
C:\> cd c:\d_src\tensorflow
C:\D_SRC\TENSORFLOW> bazel build ...

انظر https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463#issuecomment -251967323
نأسف للإزعاج ، نحن نعمل على إصلاح هذا في أسرع وقت ممكن.

bssrdf hmm في نظرة ثانية ربما لم يكن الأمر كذلك - هل يمكن أن لا يكون لديك git في PATH؟

meteorcloudy مرحبا ، يون:

أؤكد أيضًا أنه لا توجد مشكلة في تجميع مثال مدرب C ++ باستخدام الإصدار الثنائي bazel المترجم مسبقًا 0.3.2.

دفتر ملاحظاتي قديم وفي هذه الأثناء يدير مهام أخرى ، لذا فإن وقت التجميع هو هراء من منظور تحديد مقاعد البدلاء.

شكرًا لعملك وابحث بعيدًا عن تجميع حزمة Python PIP على Windows

BR

mingyr هذا رائع!
ولكن مجرد إشعار للجميع ، فإن مثال المدرب غير قابل للبناء في TF HEAD ، لأنه تم إرجاع الإصلاح الخاص بي في be3bc472a52571a83f048479d6a4fa528b5a495e لسبب ما.
والخبر السار هو أن بناء حزمة Python PIP مع Bazel قريب! من فضلك انظر PR # 4942

dslomov شكرا على الرد. لقد اضطررت إلى حل مشكلة مساحة عمل bazel non-c: محرك الأقراص كما اقترحت. لقد قمت بتثبيت git للنوافذ ويمكن رؤية git في PATH بواسطة MSYS2.

لقد أعدت للتو تشغيل أمر بناء bazel وهو يعمل الآن ، مثل المعجزة. لا أعلم ماذا حدث بالأمس. على أي حال ، هذا مجرد تأكيد آخر للنجاح على Windows 10 Home و VS 2015 Community Edition و prebuilt bazel 0.3.2 و Winpython-2.7.10.2

شكرا جزيلا لعمل يون.

meteorcloudy ، هل من الممكن بناء إصدار GPU باتباع الإجراء (مع التغييرات في bazel build بالطبع)؟

mrry مرحبًا Derek ، شكرًا لمساهمتك ، لكن لدي هذه المشكلة مع tensorboard ، فهي لا تعمل:

C:\Users\Cesar\Documents\Notebooks\DeepLearning>tensorboard --logdir='./my_graph/'
Traceback (most recent call last):
  File "c:\program files\anaconda3\lib\runpy.py", line 184, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "c:\program files\anaconda3\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\Scripts\tensorboard.exe\__main__.py", line 5, in <module>
ImportError: No module named 'tensorflow.tensorboard'

bssrdf ربما لا ، لأن الكود لا يدعم GPU على Windows حتى الآن. قام mrry بكل أعمال إنشاء كود TF مع MSVC ، وكان يركز على إصلاح دعم GPU.

هل لدينا نوع من التخمين المتعلم على ETA لاستخدام الإنتاج؟

نظرًا لأنه يبدو مناسبًا للأشخاص الذين يستخدمون Bazel على Windows هنا ؛ لقد أنشأت حزمة شوكولاتة لتسهيل التثبيت. https://chocoly.org/packages/bazel. يرجى تجربتها وإذا كانت هناك أي مشاكل (_ هي _ جديدة) ، قم بالتغريد أو إثارة مشكلة في bazelbuild / bazel.

تم دعم GPU بفضل mrry وguschmue.
سيتم تحديث التعليمات في الملف التمهيدي .

هل تمكن أي شخص من التحويل البرمجي على Windows وإنشاء حزمة PIP؟ شكرا لك. :)

سيد (66f979714c9a8582059f383ec1505d13c9e8c523) يجب أن يبني بشكل جيد لوحدة المعالجة المركزية لنظام التشغيل windows و gpu. التعليمات موجودة في Tensorflow / Contrib / cmake / README.md (استخدم cmake 3.6 حاليًا).

Tensorboard غير مدرج ، لأنه لا يعمل:

C:\Users\Cesar\Documents\Notebooks\DeepLearning>tensorboard --logdir='./my_graph/'
Traceback (most recent call last):
  File "c:\program files\anaconda3\lib\runpy.py", line 184, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "c:\program files\anaconda3\lib\runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "C:\Program Files\Anaconda3\Scripts\tensorboard.exe\__main__.py", line 5, in <module>
ImportError: No module named 'tensorflow.tensorboard'

بعض وحدات الثعبان مفقودة من النقطة: أمثلة ، بعض المساهمات ولوح التنسور ، لا يتم نسخها في العجلة عند البناء باستخدام cmake.
اسمحوا لي أن أتحقق مما هي مجرد مسألة إضافته مع خيار tf_python.cmake أو ما إذا كانت هناك تعقيدات.

لقد قمت بتجميع tensorflow for python وفقًا للإرشادات ، لكنني أتلقى تعطلًا ناشئًا من cudnn عند استخدام tf.nn.conv2d على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي.

نموذج التعليمات البرمجية التي تسبب التعطل هو

import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.InteractiveSession()
image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10, 10, 1], name='image')
kernel = tf.truncated_normal([5, 5, 1, 1], stddev=0.1)
conv = tf.nn.conv2d(image, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
sess.run(tf.initialize_all_variables())
sess.run(conv, feed_dict={image: [np.zeros((10, 10, 1))]})

يؤدي هذا إلى تعطل عملية Python ويعطي هذا الإخراج في وحدة تحكم jupyter

WARNING:root:kernel 800a0f42-d62b-4128-a61a-ba64ee725ca8 restarted
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:944] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 970
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.3165
pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 4.00GiB
Free memory: 3.31GiB
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:965] DMA: 0
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:975] 0:   Y
I d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1034] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 970, pci bus id: 0000:01:00.0)
E d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:662] Could not identify NUMA node of /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0, defaulting to 0.  Your kernel may not have been built with NUMA support.
E d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
E d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:392] error retrieving driver version: Permission denied: could not open driver version path for reading: /proc/driver/nvidia/version
E d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:352] could not destroy cudnn handle: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
F d:\tensorflow\tensorflow\tensorflow\core\kernels\conv_ops.cc:532] Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms(&algorithms)

أثناء العبث بمحاولة الإصدارات المختلفة من cudnn64_5.dll تمكنت من الحصول على الكود للعمل مرة واحدة وأكدت أن وحدة معالجة الرسومات (GPU) قيد الاستخدام ، ولكن حتى بعد تجربة جميع إصدارات cudnn التي قمت بها تم تنزيله لم يحالفني الحظ مما جعله يعمل للمرة الثانية.

جرب البرنامج النصي الخاص بك وهو يعمل معي. اختبرنا فقط مع cudnn5.1 ، كل شيء أقدم لا أعرفه.
سأحصل على تثبيت نظيف لـ cudnn5.1 ، وقم بالبناء عليه وتأكد من أن cudnn64_5.dll في PATH هو 5.1.
شيء آخر يجب التحقق منه: ذاكرتك الخالية أقل قليلاً مما كنت أتوقع - هل من المحتمل أن يكون هناك ثعبان آخر يعمل على فتح الجهاز؟

لقد جربت إعادة بناء نظيفة باستخدام cudnn جديد تم تنزيله وعلى المسار ( cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 ) ولكن لا يوجد سيجار. cudnn64_5.dll من هذا التنزيل هو "إصدار الملف": 6.14.11.8000 ويحتوي على "وصف الملف": NVIDIA CUDA 80.0.29 CUDNN Library .

cublas64_80.dll من مسار CUDA 8.0 له نفس "إصدار الملف" ولكن "وصف الملف": NVIDIA CUDA 80.0.45 BLAS Library

cufft64_80.dll و curand64_80.dll لهما أيضًا "إصدارات ملف" متطابقة ولكنهما 8.0.44 في "وصف الملف"

برامج تشغيل GPU التي قمت بتثبيتها هي الإصدار 369.30 من أحدث برامج تشغيل CUDA و nvcuda.dll في System32 به "إصدار الملف": 6.14.13.6930 ولديه "وصف الملف": NVIDIA CUDA 80.0.44 driver .

أعتقد أن ذاكرة الجهاز المنخفضة هي فقط لأن لدي 970 الذي يحتوي فقط على 3.5 جيجابايت من الذاكرة المفيدة ولا يحب CUDA استخدام آخر 0.5 جيجابايت.

لدي نفس الإصدار cudnn ويعمل بشكل جيد بالنسبة لي. هناك مجموعة من اختبارات ثعبان التحويل في شجرة tf وكلها تمر. أنا في الغالب أستخدم 970 للاختبار. كان السجل الخاص بك محددًا أنه يحتوي على مشكلات في تهيئة cudnn. اسمحوا لي أن ألقي نظرة على رمز البادئ.

حسنًا ، يبدو أن المشكلة تتعلق بالسائق. يمكنني استخدام cudnn و convolutions بنجاح مرة واحدة في كل مرة أقوم فيها بإعادة تشغيل برنامج تشغيل الفيديو (باستخدام تعطيل مدير الجهاز ثم التمكين). ومع ذلك ، بمجرد استخدامه في عملية واحدة ، تفشل أي استخدامات مستقبلية في التهيئة.

علاوة على ذلك ، أعتقد أن العمليات الأخرى تعاني من أعطال متعلقة بالسائق بمجرد بدء cudnn.

تحديث: لقد قمت بإلغاء تثبيت برنامج تشغيل الرسومات الخاص بي وإعادة تثبيته ، والآن يمكنني الحصول على عملية واحدة (jupyter kernel) مع cudnn تعمل بشكل صحيح ، ولكن حتى أقوم بإغلاق تلك النواة ، فإن كل محاولة لاستخدام cudnn في نواة أخرى ستواجه نفس الانهيار. إذا قمت بإعادة تشغيل نواة العمل ، يمكنني تشغيل الكود في نواة مختلفة دون الحاجة إلى إعادة تحميل برنامج التشغيل.

تم تجميعه لي ، لكن كان علي إضافة shell = True في السطر 150 من الملف gen_git_source.py. خلاف ذلك ، سأحصل على نفس الخطأ كما هو موضح في:
http://stackoverflow.com/questions/24306205/file-not-found-error-when-launching-a-subprocess

@ synap5e إذا قمت بتشغيل هذا في جلسة tf.Session () عادية ، فلن يعمل مثيل ثانٍ لأن tf يدير كل الذاكرة على وحدة معالجة الرسومات. يمكنك تغيير التكوين للجلسة () على النحو التالي:
التكوين = tf.ConfigProto ()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
باستخدام tf.Session (config = config) كـ sess:
...
مع ذلك يمكنني تشغيل نصين في حلقة ضرب cudnn. هذا هو نفسه في لينكس.
لكن الأعطال مختلفة على الويندوز - في نظام لينكس تحصل على CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY ، على النوافذ تحصل على CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED. سوف نلقي نظرة على هذا.

آه ، كانت المشكلة أن نظامي كان يستخدم الكثير من ذاكرة الفيديو حتى قبل تهيئة Tensorflow. أعتقد أن عناصر برنامج التشغيل كانت تعمل فقط على خفض ذاكرة الجهاز المستخدمة بحيث يمكن تهيئة Tensorflow بشكل صحيح. شكرا!

يا رفاق ، هل من الممكن البناء على Windows بدون MSVS؟ من المفترض أن يحتوي Windows 10 SDK على مترجم C ++ ، ألا يكفي ذلك للمهمة؟

zandaqo تحتاج فقط إلى مترجم MSVC مستقل مع Windows 10 SDK و CMake ، لذلك ليست هناك حاجة لتثبيت Visual Studio بالكامل. يحتوي Windows 10 SDK على dll ومكتبات ثابتة وملفات رأس ورموز مصدر للمكتبات وبعض الأدوات المفيدة ، لكنه لا يحتوي على مترجم.

أهلا!

أنا جديد على كل من Python و Tensorflow ، لكنني قمت ببعض مهام MNIST في الماضي. لقد اتبعت الإرشادات الخاصة بـ tensorflow / Contrib / cmake / README.md ، وعملت بشكل جيد ، ويبدو أن GPU تعمل بشكل جيد أيضًا. يبدو أن Tensorflow على Windows ينكسر في بعض الأماكن ، كما هو متوقع ، وأريد فقط التحقق مما إذا كان فهمي للكسر صحيحًا.

حاولت اتباع https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html وهو لا يعمل ، لأن مسار الاستيراد هذا (tensorflow.examples.tutorials.mnist) لا يخرج. هذا يرجع في النهاية إلى عدم تضمين tf.contrib في حزمة النقطة ، أليس كذلك؟

بدافع الفضول فقط ، فعلت شيئًا فظيعًا على ما يبدو: لقد قمت بنسخ محتويات tensorflow repo عبر موقع lib في حزم الموقع \ tensorflow ، والتي توقعت أن تتسبب في تعطل الكثير من الأشياء. هكذا ينكسر:

  File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\contrib\framework\python\ops\variables.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.contrib.framework.python.ops import gen_variable_ops
ImportError: cannot import name 'gen_variable_ops'

لم أتمكن من العثور على تعريف gen_variable_ops في أي مكان ، لكن الوثائق تقول أن tf.load_op_library() غير مطبق حاليًا. لذلك ، يتم تنفيذ gen_variable_ops في مكان آخر ، والذي يحتاج إلى التحميل باستخدام tf.load_op_library() . لذا ، فإن عدم وجود tf.load_op_library هو سبب المشكلة ، أليس كذلك؟

لقد تمكنت من إنشاء حزمة النقطة بنجاح باتباع مسار cmake ، وقمت بتثبيتها بـ pip install tensorflow-0.11.0rc1_cmake_experimental-py3-none-any.whl والتي أبلغت عن تثبيت ناجح. ومع ذلك ، عندما أحاول استيراد tensorflow ، أحصل على الأخطاء التالية:

>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 54, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow')
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 60, in <module>
    raise ImportError(msg)
ImportError: Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 18, in swig_import_helper
    return importlib.import_module(mname)
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 577, in module_from_spec
  File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 906, in create_module
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 222, in _call_with_frames_removed
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 54, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 21, in <module>
    _pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 20, in swig_import_helper
    return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow')
  File "C:\Users\Tester\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow'


Error importing tensorflow.  Unless you are using bazel,
you should not try to import tensorflow from its source directory;
please exit the tensorflow source tree, and relaunch your python interpreter
from there.

هل فاتني بعض التبعية هنا أو كان هناك خطأ ما في الإنشاء / التثبيت؟

zandaqo ، حصلت على هذه المشكلة عندما قمت بتشغيل tensorflow لأول مرة على Windows. تحتاج فقط إلى تجميع الأمثلة وإضافة المجلد الذي يحتوي على الأمثلة المترجمة إلى المسار الخاص بك. عندما تقوم بتجميع نماذج الرموز ، فإنها ستجمع أيضًا بعض مكتبات DLL اللازمة لـ Tensorflow.

ErivaldoJunior بتجميع الأمثلة ، هل تقصد هذا: MSBuild /p:Configuration=Release tf_tutorials_example_trainer.vcxproj ؟ لقد فعلت ذلك قبل تجميع حزمة النقطة. يتم تجميعها إلى .\Release ، فهل هذا هو المجلد المطلوب إضافته إلى المسار؟ لقد حاولت للتو إضافته ، لكن لم يحالفني الحظ حتى الآن.

أرى الملفات المسماة pywrap_tensor مذكورة في الأخطاء الموجودة في المجلد .\Release ، وربما يساعد نسخها يدويًا في مكان ما Python في رؤيتها. لست متأكدا أين رغم ذلك.

zandaqo ، هذا صحيح. لقد قمت فقط بإضافة مجلد الإصدار هذا إلى مسار Windows الخاص بي وعمل. ومع ذلك ، اختبرت عن طريق تشغيل python my_tensorflow_script.py من نافذة CMD. لا أعرف ما إذا كان يعمل إذا كنت تستخدم نوعًا من IDE أو iPython.

ErivaldoJunior شكرًا ، لقد كنت محقًا بشأن ملفات DLL المفقودة ، على الرغم من أنه في حالتي تبين أنه كان مفقودًا من الحزمة والمجلد .\Release zlib.dll لقد قمت بنسخ zlib.dll يدويًا في المجلد ، كما تم اقتراحه هنا ويعمل الاستيراد الآن.

لقد نجحت في بناء Tensorflow! لكن cmake 3.3.1 يتسبب في حدوث خطأ في الإنشاء ، و 3.6.3 يعمل بشكل جيد.

جيد ان تعلم! نرحب بالعلاقات العامة مع إصدار أدنى مناسب
بيان في ملف cmakelist.

يوم السبت ، 5 نوفمبر 2016 ، Takahiro Kubo [email protected]
كتب:

لقد نجحت في بناء Tensorflow! لكن cmake 3.3.1 يسبب خطأ في البناء ،
3.6.3 يعمل بشكل جيد.

-
أنت تتلقى هذا لأنك علقت.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -258649999 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAjO_Ys4MI03pcc3tCR_BzsqIXFrQTTcks5q7RVRgaJpZM4GexU4
.

martinwicke كما هو موضح هنا يبدو أن أقل إصدار معروف للعمل Cmake هو 3.5. هل يجب تغيير الحد الأدنى من المتطلبات إلى 3.5 وتحديث الملف التمهيدي من 3.5 إلى 3.6 كحد أدنى؟

من الجيد أن نرى أن TensorFlow يمكنه الآن العمل على Windows مع GPU الآن. هل هناك خطط لإصدار لا يحتاج إلى التثبيت من المصادر؟ وإذا كان الأمر كذلك ، أي ETA على ذلك؟ سيكون من الرائع لو كانت عملية الإعداد مباشرة كما هو الحال في Linux ، فأنا أستخدم TensorFlow على Linux دون مشاكل وأود أن أفعل ذلك على Windows ، لكن المتطلبات وعملية الإعداد الموثقة في الملف التمهيدي تبدو حاليًا مرهقة بعض الشيء بالنسبة لهؤلاء منا ليس لديه الكثير من الوقت ...

مرحبا شباب! مع إصدار Bazel 0.4.0 ، يمكن الآن إنشاء حزمة TensorFlow PIP باستخدام Bazel على Windows.
بفضل مساهمةpetemounce ، يمكنك استخدام choco install bazel --version 0.4.0 لتثبيت Bazel بسهولة.

قام gunan بالفعل بإعداد وظيفة ci له: http://ci.tensorflow.org/job/tensorflow-pr-win-bazel/
في الأساس ، نحن نستخدم هذا البرنامج النصي . لذلك مع التعديل المناسب لمتغيرات البيئة (إذا لم تكن تثبيتات Visual Studio أو Python 3 أو msys في الأماكن القياسية) ، ستتمكن من إنشاء حزمة PIP باستخدام Bazel أيضًا!

تحديث: أوصي بتشغيل الأوامر في البرنامج النصي يدويًا إذا كنت تواجه مشكلة في تشغيله مباشرة.

meteorcloudy شكرا على التحديث!
البناء بالبازل لم يفلح معي. تلقيت خطأ: CreateFile (C: \ tmp \ Bazel \ 44EoGNou \ install)
أي طريقة لتصحيح ذلك؟ لدي نوافذ مترجمة (روسية) ، ربما هذا هو السبب

سجل كامل. يعمل في PowerShell كمسؤول:

C:\libs\tensorflow>c:\tools\msys64\usr\bin\bash -l C:\libs\tensorflow/tensorflow/tools/ci_build/windows/cpu/pip/build_tf_windows.sh
+ set -e
++ dirname 'C:\libs\tensorflow/tensorflow/tools/ci_build/windows/cpu/pip/build_tf_windows.sh'
+ script_dir='C:\libs\tensorflow/tensorflow/tools/ci_build/windows/cpu/pip'
+ cd 'C:\libs\tensorflow/'
+ export TMPDIR=C:/tmp
+ TMPDIR=C:/tmp
+ export BAZEL_SH=C:/tools/msys64/usr/bin/bash
+ BAZEL_SH=C:/tools/msys64/usr/bin/bash
+ export 'PYTHON_BIN_PATH=C:\tools\Anaconda3/python'
+ PYTHON_BIN_PATH='C:\tools\Anaconda3/python'
+ export 'BAZEL_PYTHON=C:\tools\Anaconda3/python'
+ BAZEL_PYTHON='C:\tools\Anaconda3/python'
+ export 'BAZEL_VS=C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0'
+ BAZEL_VS='C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0'
+ export 'PATH=/c/tools/bazel:/c/Program Files/Anaconda3:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/bin:/c/Windows/System32:/c/Windows:/c/Windows/System32/Wbem:/c/Windows/System32/WindowsPowerShell/v1.0/'
+ PATH='/c/tools/bazel:/c/Program Files/Anaconda3:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/opt/bin:/c/Windows/System32:/c/Windows:/c/Windows/System32/Wbem:/c/Windows/System32/WindowsPowerShell/v1.0/'
+ bazel clean
Extracting Bazel installation...
ERROR: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install): ▒▒ ▒▒▒▒▒▒▒ ▒▒▒▒▒ ▒▒▒▒▒▒▒▒▒ ▒▒▒▒.
 (2)
.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
INFO: Starting clean (this may take a while). Consider using --expunge_async if the clean takes more than several minutes.
++ bazel info output_base
+ output_base=C:/tmp/Bazel/44EoGNou
+ bazel shutdown
+ rm -rf C:/tmp/Bazel/44EoGNou
rm: невозможно удалить 'C:/tmp/Bazel/44EoGNou/server/jvm.out': Device or resource busy

KhabarlakKonstantin هذا ( ERROR: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install) ) bazelbuild / bazel # 1744 على ما أعتقد. يحدث ذلك فقط في المرة الأولى بعد تثبيت bazel. لا يبدو أن هناك أي تداعيات.

KhabarlakKonstantin كما أشار petemounce ، يمكنك تجاهل هذا الخطأ بأمان. ويمكنك أيضًا تخطي rm -rf C:/tmp/Bazel/44EoGNou إذا كان الخطأ Device or resource busy يمنعك. أعتقد أن السبب هو محاولته إزالة jvm.out قبل إيقاف تشغيل jvm بالكامل بعد استدعاء bazel shutdown .

petemouncemeteorcloudy شكرا للمساعدة
المشكلة هي أنه لم يبدأ في البناء. لقد علّقت على bazel shutdown وهو الآن يتقدم قليلاً ، لكنه لا يزال يتعطل

INFO: Starting clean (this may take a while). Consider using --expunge_async if the clean takes more than several minutes.
++ bazel info output_base
+ output_base=C:/tmp/Bazel/44EoGNou
+ echo ''
+ ./configure
/c/libs/tensorflow /c/libs/tensorflow
Found possible Python library paths:
  C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
  C:\Program Files\Anaconda3
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages]
Using python library path: C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
Junction created for util\python\python_include <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\include
Junction created for util\python\python_lib <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
Junction created for third_party\py\numpy\numpy_include <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\include

لا مزيد من الإخراج هنا

KhabarlakKonstantin يبدو أنه تمت إضافة تكوين OpenCL للتو إلى ./configure ولكن لم يتم إيقاف تشغيله افتراضيًا على Windows ، لذا يرجى تشغيل هذا البرنامج النصي يدويًا أو إضافة export TF_NEED_OPENCL=0 قبل echo "" | ./configure

pcloudy@PCLOUDY1-W MSYS ~/workspace/tensorflow
$ ./configure
~/workspace/tensorflow ~/workspace/tensorflow
Please specify the location of python. [Default is /c/Program Files/Anaconda3/python]:
Found possible Python library paths:
  C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
  C:\Program Files\Anaconda3
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages]

Using python library path: C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
Junction created for util\python\python_include <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\include
Junction created for util\python\python_lib <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages
Junction created for third_party\py\numpy\numpy_include <<===>> C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\include
Do you wish to build TensorFlow with OpenCL support? [y/N] n
No OpenCL support will be enabled for TensorFlow
Configuration finished

هل هناك أي شخص آخر لديه هذه الأخطاء مع Pragma (تجاهل pywrap واحد)؟

البناء باستخدام GPU وجميع المواصفات متوافقة مع التمهيدي.

Carmezim ، لقد عملت بشكل جيد بالنسبة لي. لم أحصل على أي من هذه الأخطاء.

لدي علاقات عامة لإصلاح هذا هنا: https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/5421

تضمين التغريدة شكرا على الاستجابة السريعة

بعد إصلاح _Pragma ، هذا ما أحصل عليه في نفس الملف:

C:/tensorflow/tensorflow/core/kernels/parameterized_truncated_normal_op_gpu.cu.cc(168): error : more than
one operator "/" matches these operands: [C:\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_gpu_kernels.v
cxproj]

5421 سوف يصلح هذا أيضًا.

هل يمكنني البناء مع دعم GPU باستخدام bazel؟

@ edwin100394 لا يوجد دعم GPU على windows باستخدام bazel حتى الآن.
نحن ما زلنا نعمل على ذلك.

يوم الاثنين ، 7 نوفمبر 2016 ، الساعة 9:33 مساءً ، edwin100394 [email protected]
كتب:

هل يمكنني البناء مع دعم GPU باستخدام bazel؟

-
أنت تتلقى هذا لأنه تم ذكرك.
قم بالرد على هذا البريد الإلكتروني مباشرة ، وقم بعرضه على GitHub
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -259049695 ،
أو كتم الخيط
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AHlCOXNRNoMFmnSPfnkTMLsRHcIcl9TXks5q8AmigaJpZM4GexU4
.

meteorcloudy ساعدتني إضافة export TF_NEED_OPENCL=0 على المضي قدمًا قليلاً

يظهر لي خطأ آخر الآن:

ERROR: C:/libs/tensorflow/tensorflow/core/BUILD:1115:1: Executing genrule //tensorflow/core:version_info_gen failed: bash failed: error executing command
  cd C:/tmp/Bazel/44EoGNou/execroot/tensorflow
  SET PATH=C:\tools;C:\tools\Anaconda;C:\tools\msys64\usr\local\bin;C:\tools\msys64\usr\bin;C:\tools\msys64\usr\bin;C:\tools\msys64\opt\bin;C:\Windows\System32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\tools\msys64\usr\bin\site_perl;C:\tools\msys64\usr\bin\vendor_perl;C:\tools\msys64\usr\bin\core_perl
  C:/tools/msys64/usr/bin/bash -c source external/bazel_tools/tools/genrule/genrule-setup.sh; tensorflow/tools/git/gen_git_source.py --generate tensorflow/tools/git/gen/spec.json tensorflow/tools/git/gen/head tensorflow/tools/git/gen/branch_ref "bazel-out/vc_14_0_x64-py3-opt/genfiles/tensorflow/core/util/version_info.cc": com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: Process exited with status 1
Traceback (most recent call last):
  File "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", line 260, in <module>
    generate(args.generate)
  File "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", line 212, in generate
    git_version = get_git_version(data["path"])
  File "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", line 152, in get_git_version
    str("--work-tree=" + git_base_path), "describe", "--long", "--dirty", "--tags"
  File "C:\tools\Anaconda\lib\subprocess.py", line 626, in check_output
    **kwargs).stdout
  File "C:\tools\Anaconda\lib\subprocess.py", line 693, in run
    with Popen(*popenargs, **kwargs) as process:
  File "C:\tools\Anaconda\lib\subprocess.py", line 947, in __init__
    restore_signals, start_new_session)
  File "C:\tools\Anaconda\lib\subprocess.py", line 1224, in _execute_child
    startupinfo)
FileNotFoundError: [WinError 2] The system cannot find the file specified
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build
INFO: Elapsed time: 10.997s, Critical Path: 3.44s
FAILED: Build did NOT complete successfully

لقد بدأت من الصفر وقمت ببناء بازل من المصادر. الآن هو يبني تقريبا حتى النهاية

فشل في وقت الارتباط في النهاية:

ERROR: C:/libs/tensorflow/tensorflow/python/BUILD:1907:1: Linking of rule '//tensorflow/python:_pywrap_tensorflow.so' failed: msvc_link.bat failed: error executing command
  cd C:/tmp/Bazel/44EoGNou/execroot/tensorflow
  SET PATH=external/local_config_cc/wrapper/bin
  external/local_config_cc/wrapper/bin/msvc_link.bat /DLL /WHOLEARCHIVE -pthread -m64 -Xcompilation-mode=opt -Wl,@bazel-out/vc_14_0_x64-py3-opt/bin/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so-2.params: com.google.devtools.build.lib.shell.BadExitStatusException: Process exited with status 1169
Warning: Unmatched arguments: -ldl -lm -ldl -lm
Warning: Unmatched arguments: -pthread
libversion_lib.a(version_info.o) : error LNK2005: "char const * __cdecl tf_compiler_version(void)" (?tf_compiler_version@@YAPEBDXZ) already defined in libframework_internal.lo(version_info.o)
libversion_lib.a(version_info.o) : error LNK2005: "char const * __cdecl tf_git_version(void)" (?tf_git_version@@YAPEBDXZ) already defined in libframework_internal.lo(version_info.o)
   Creating library bazel-out/vc_14_0_x64-py3-opt/bin/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.lib and object bazel-out/vc_14_0_x64-py3-opt/bin/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.exp
bazel-out/vc_14_0_x64-py3-opt/bin/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so : fatal error LNK1169: one or more multiply defined symbols found
ERROR: C:/libs/tensorflow/tensorflow/python/BUILD:639:1: output 'tensorflow/python/gen_control_flow_ops_py_wrappers_cc.exe' was not created
ERROR: C:/libs/tensorflow/tensorflow/python/BUILD:698:1: output 'tensorflow/python/gen_resource_variable_ops_py_wrappers_cc.exe' was not created
Target //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package failed to build

مرحبًا يا رفاق ، الآن بعد أن أصبح دعم Windows البدائي في مكانه ، سأقوم بإغلاق هذه المشكلة للحصول على تعليقات جديدة ، ولكن أبقها مفتوحة حتى نحصل على إصدار مستقر. للمضي قدما:

• إذا كانت لديك مشكلة ، فالرجاء فتح مشكلة جديدة ضد TensorFlow لوصف مشكلتك وملء نموذج المشكلة القياسي. سيساعدنا هذا في تتبع وتعيين العمل المتبقي الذي يتعين علينا القيام به لإصدار TensorFlow-on-Windows.
• سنستمر في استخدام هذه المشكلة للإعلانات (النادرة) حول دعم Windows ، بحيث يمكنك الاستمرار في الاشتراك في المشكلة للحصول على موجز حركة المرور المنخفض حول التحسينات على TensorFlow-on-Windows.

مرة أخرى ، نشكرك على كل اهتمامك بـ TensorFlow-on-Windows ، وسنعود الآن إلى العمل!

أعلنا اليوم عن دعم Windows الأصلي في TensorFlow 0.12 ، مع حزم لـ Python 3.5. إذا قمت بتثبيت الإصدار 64 بت من Python 3.5 (إما من Python.org أو Anaconda) ، فيمكنك تثبيت TensorFlow بأمر واحد:

C:\> pip install tensorflow

لدعم GPU ، إذا كان لديك CUDA 8.0 مثبتًا ، يمكنك تثبيت الحزمة التالية بدلاً من ذلك:

C:\> pip install tensorflow-gpu

الآن بعد أن أصبح Windows تكوينًا مدعومًا ، سأغلق هذه المشكلة ؛ الرجاء فتح عدد جديد إذا كانت لديك مشاكل مع هذه الحزم. لا تزال هناك بعض التناقضات بين حزمة Windows والأنظمة الأساسية الأخرى ، والتي تم توضيحها في ملاحظات الإصدار . سنعمل خلال الأسابيع القليلة القادمة على سد هذه الفجوات.

نشكرك على كل اهتمامك بـ TensorFlow على Windows!