मुझे लगता है कि यह एक अच्छा सुझाव है!

वही, मैं डाउनलोड और इंस्टॉल पेज में विंडोज़ का कोई उल्लेख नहीं देखकर निराश था।

किसी को भी इस बात का अंदाजा है कि प्रमुख असंगतताएं/आवास क्या हैं? क्या यह ज्यादातर फ़ाइल पथों आदि के साथ समस्या है?

यह Bazel के साथ बनाया गया है, जो केवल linux/mac को सपोर्ट करता है, लेकिन अच्छी खबर यह है कि bazel के लिए विंडोज़ सपोर्ट इस साल के अंत तक बंद हो जाएगा।

:थम्स अप:

आप पहले से ही डॉकर का उपयोग करके विंडोज मशीन पर TensorFlow का उपयोग कर सकते हैं।
विवरण इस धागे में हैं।
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42

मैं GPU गणना का उपयोग करने के लिए, डॉकर के बिना विंडोज़ पर TensorFlow का उपयोग करना चाहता हूं। इस मामले में डॉकर का उपयोग विंडोज कंटेनर का उपयोग नहीं कर रहा है, लेकिन हाइपर-वी या वर्चुअलबॉक्स पर एक लिनक्स वर्चुअल मशीन है, और इसलिए जीपीयू को पारित नहीं किया जाएगा।

:+1:

गूगल, हमें विंडोज़ सपोर्ट दें, कृपया!

+1/0.0

+1

हाँ, विंडोज़ सपोर्ट बहुत अच्छा होगा।

+1
+1
+1

हाँ कृपया

Windows पर TensorFlow का उपयोग करना पसंद करेंगे (मूल, VM में नहीं)।

मैं इस पर एक नज़र डालूंगा कि क्या कॉन्टिनम टेंसरफ़्लो के लिए एक कोंडा पैकेज प्रदान कर सकता है।

पूरे दस्तावेज़ीकरण में बेज़ल के उपयोग को देखते हुए, मुझे लगता है कि यह विंडोज़ का समर्थन करने के लिए बेज़ल की प्रतीक्षा करने की बात है। क्या Tensorflow के लिए कुछ विशिष्ट है जिसे विंडोज़ का समर्थन करने के लिए संबोधित करने की आवश्यकता होगी, या सिर्फ बेज़ल है?

मेरे पास एक सवाल यह है कि विंडोज़ पर वास्तव में बाजेल समर्थन कब आ रहा है। बाजेल भंडार को देखते हुए यह कहता है कि वे विंडोज़ में एंड्रॉइड का समर्थन करने की योजना बना रहे हैं, लेकिन मुझे मूल पैकेज (जो मुझे लगता है) के निर्माण का कोई संदर्भ नहीं मिला।

यहाँ वह बग है जिसका उपयोग हम विंडोज़ के लिए बेज़ल समर्थन को ट्रैक करने के लिए कर रहे हैं: https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/276। एक महीने पहले, @dslomov विंडोज़ पर खुद को बूटस्ट्रैप करने के लिए बेज़ल को प्राप्त करने में सक्षम था। इस साल के अंत तक विंडोज सपोर्ट खत्म करने की योजना है।

@davidzchen मैं वास्तव में आज दोपहर की शुरुआत में उस रेपो के साथ काम कर रहा था और इसे बिना किसी भाग्य के जाने देने के लिए, मैं इसके साथ कुछ और खेल सकता हूं यह देखने के लिए कि क्या मैं इसे सफलतापूर्वक बूटस्ट्रैप करने के लिए प्राप्त कर सकता हूं।

विंडोज़ पर +1 मूल समर्थन उपलब्ध होना चाहिए

+1

या हो सकता है कि हम इसे अधिक उचित निर्माण प्रणाली में बंद कर सकें। शायद सेमेक।

@ अहमदिया क्या आपके पास कोंडा का उपयोग करके टेंसरफ़्लो को स्थापित करने के बारे में कोई सुझाव है?

अभी हम सभी के समान नाव में हैं क्योंकि विंडोज के लिए TensorFlow का कोई पोर्ट नहीं है। अगर कोई विंडोज पोर्ट को एक साथ रख सकता है तो मुझे बाइनरी बिल्ड/तैनाती में मदद करने में खुशी हो रही है। conda install -c memex tensorflow के साथ उपलब्ध ओएस एक्स/लिनक्स के लिए किसी ने पहले ही एक नुस्खा तैयार कर लिया है।

इसके लिए +1

+1

+1
cmake समर्थन भी बहुत अच्छा होगा

मैंने निर्देशों और स्क्रीनशॉट के साथ एक लेख को एक साथ रखा है ताकि TensorFlow को विंडोज मशीन पर काम करने के लिए डॉकर का उपयोग करके यहां समस्या 42 से युक्तियों का उपयोग किया जा सके यदि यह किसी के लिए उपयोगी है।

हालाँकि मुझे अभी भी यकीन नहीं है कि मैं अपने GPU का लाभ कैसे उठा सकता हूँ, हालाँकि अगर TensorFlow मेरी विंडोज मशीन पर VM में चल रहा है।

+1 देशी विंडोज़ समर्थन अत्यंत सहायक होगा

+1

मुझे Windows 7 के लिए TensorFlow का एक संस्करण चाहिए, यदि आपके पास है, तो कृपया मेरा ईमेल भेजें।
मेरा ईमेल पता: [email protected]।
धन्यवाद!

+1

विंडोज़ समर्थन थोड़ा नाटकीय प्रयास है। हो सकता है कि विंडोज़ का समर्थन केवल वास्तव में मानक कंपाइलर (जीसीसी/टीडीएम-जीसीसी/मिंगवपी) के लिए और आधुनिक पायथन (3.4?) पर करना अधिक आसान लक्ष्य होगा?

शायद वीसी ++ कोडजेन के साथ क्लैंग फ्रंटएंड का उपयोग करना विंडोज़ बिल्ड -> क्लैंग को माइक्रोसॉफ्ट कोडजेन के साथ वीएस 2015 अपडेट 1 में काम करने का सबसे तेज़ मार्ग होगा। प्रोजेक्ट को मुख्य रूप से विंडोज़ को लक्षित करने वाले कोड के क्रॉस प्लेटफ़ॉर्म बिल्ड के लिए लगातार काम कर रहे टूलचेन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, फिर भी परिदृश्य जिसमें विंडोज़ पर * निक्स कोड संकलित किया गया है, उतना ही दिलचस्प हो सकता है। MSFT C++ टीम का कहना है कि उनके द्वारा लिखे गए कोड को LLVM प्रोजेक्ट में वापस योगदान दिया गया है, इसलिए इसे अच्छा क्रॉस प्लेटफॉर्म समर्थन प्राप्त करने के लिए तेजी से और संयुक्त कार्य की अनुमति देनी चाहिए।

+1

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+1। यह पहला पायथन पैकेज है जो मुझे याद है कि विंडोज़ पर काम नहीं कर रहा है। यह मेरे लिए अजीब लगता है, क्योंकि मेरी समझ यह है कि NVIDIA के ड्राइवर हमेशा लिनक्स की तुलना में विंडोज पर बेहतर रहे हैं, और मेरे पास GTX 970 है जो इन दिनों ऊब महसूस कर रहा है।

मैंने अधिकांश टेंसरफ़्लो c++ को विंडोज़ बिल्ड यूज़ वीसी 2013 में पोर्ट किया है। अब तक अधिकांश कोड कंपाइल और लिंक्ड मेरे अपने स्रोत फ़ाइल का उपयोग करते हैं। मेरे लिए काम करने की सबसे बड़ी चुनौती यह है कि: यह op और कर्नेल को पंजीकृत करने के लिए स्थिर चर का उपयोग करता है। मैं उन्हें स्थिर पुस्तकालय के रूप में बनाता हूं और इसके लिए ऐप लिंक उन स्थिर चर को छोड़ देगा। मुझे इस्तेमाल किए गए ऑप्स और कर्नेल को शामिल करने के लिए ऐप फ़ोल्डर में एक stub.cpp का उपयोग करना होगा।

@ युआनहुआ 8 किसी भी मौके पर आप अपने परिवर्तनों को जीथब रेपो में धक्का देते हैं? बीटीडब्लू, मैंने एक हेडर उत्पन्न करने के लिए डंपिन का उपयोग करके कैफे में स्थिर पंजीकरण चीज़ को हल किया जो प्रतीक पसंद करने के लिए मजबूर करता है। विवरण के लिए https://github.com/BVLC/caffe/pull/2816 और https://github.com/willyd/caffe/tree/msvc देखें।

आशा है कि विंडोज़ के लिए देशी Tensorflow जल्द ही तैयार हो जाएगा, विंडोज़ के लिए बेज़ल स्थिर होने तक प्रतीक्षा करनी पड़ सकती है, Google और Udacity द्वारा डीप लर्निंग कोर्स को आज़माने के लिए रोमांचित!

बेज़ल के लिए FYI करें Windows समर्थन वर्तमान में हमारी सर्वोच्च प्राथमिकताओं में से एक है । बने रहें।

यहां भी, मैंने Google द्वारा पेश किए गए गहन शिक्षण पाठ्यक्रम की शुरुआत की और यहां मैं फंस गया हूं क्योंकि मैं विंडोज चला रहा हूं।
हमें विंडोज़ के लिए समर्थन की अपेक्षा कब करनी चाहिए ?

मैंने देखा कि बहुत से लोगों को विंडोज के तहत इसे चलाने में समस्या का सामना करना पड़ रहा है, इसलिए वैग्रांट और डॉकर का उपयोग करके इसे विंडोज के तहत कैसे सेट किया जाए, इस पर एक त्वरित लेखन किया:

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

@umarniz गाइड के लिए धन्यवाद। हालाँकि, मुझे लगता है, यहाँ के अधिकांश लोग जो देखने का अनुमान लगाते हैं, वह है TensorFlow GPU समर्थन के कारण विंडोज़ पर मूल रूप से चल रहा है। यह दुर्भाग्य से डॉकर के साथ काम नहीं करता है जहाँ तक मुझे पता है और न ही वर्चुअलाइजेशन का उपयोग करने वाला कोई अन्य समाधान ...

@SeveQ मैं पूरी तरह से सहमत हूं और मैं व्यक्तिगत रूप से कई अद्वितीय प्रोग्रामिंग वातावरण स्थापित करने में आसानी के कारण अपने सभी एमएल प्रयोगों के लिए लिनक्स का उपयोग करना पसंद करता हूं। यह मार्गदर्शिका Google से पाठ्यक्रम सामग्री को चलाने के लिए थी क्योंकि उनके पास प्रशिक्षण सेट और उदाहरण छोटे डेटा सेट वाले शुरुआती लोगों के लिए हैं जो केवल CPU वातावरण में भी चलने में सक्षम होना चाहिए।

@umarniz ठीक है, आपके प्रयास को बदनाम करने का मतलब नहीं था। निश्चित रूप से नहीं! आपने इसे लिखकर बहुत अच्छा काम किया है! एक बार फिर धन्यवाद!

वैसे, केवल इसका उल्लेख करने के लिए ... डीप एमएनआईएसटी उदाहरण, जो कि पहले से ही इतना आसान नहीं है, मेरे सीपीयू पर कई घंटे लगते हैं जबकि मेरा जीपीयू (जीटीएक्स 980 टीआई) कुछ ही सेकंड में इसके माध्यम से भाग जाता है। एक देशी उबंटू पर है। मैंने USB स्टिक पर एक सेट अप किया है। यह काम करता है, हालांकि दोहरी बूट काफी बोझिल और एक बड़ा डिमोटिवेटिंग कारक हो सकता है। जब लिनक्स से एनटीएफएस विभाजन पर डेटा एक्सेस करने की बात आती है तो यूईएफआई सिस्टम पर एक हाइबरनेटेड विंडोज बहुत अधिक उपयुक्त हो सकता है ...

निश्चित रूप से, मैं पूरी तरह से सहमत हूं कि लिनक्स (उबंटू) एमएल कार्यों के लिए सबसे अच्छा ओएस है क्योंकि यह अधिकांश लोग उपयोग करते हैं, और बिना कारण के नहीं। लेकिन मेरे जैसे उत्साही लोगों के लिए इसके नुकसान अभी भी हैं, जो न केवल जीवन यापन के लिए एमएल करते हैं, बल्कि शौक़ीन के रूप में भी हैं, और जिनके समानांतर में अन्य शौक हैं जो विंडोज पर निर्भर हैं ... उदाहरण के लिए गेमिंग की तरह।

मुझे लगता है कि यह कुछ पहली दुनिया की समस्याएं हैं जिन्हें मैं फिर भी हल होते देखना पसंद करूंगा।

@SeveQ मैंने इसे इस तरह से नहीं लिया :)

मैं मानता हूं कि ड्यूल बूट एक दर्द है, मुझे कुछ महीनों के लिए पूरी तरह से उबंटू में जाना पड़ा अन्यथा यह स्विच करने के लिए काफी बोझिल हो जाता है, लेकिन मुझे वह शक्ति पसंद है जो बड़े डेटा सेट के साथ काम करने के लिए बैश शेल देता है।

मुझे लगता है कि मैं देखूंगा कि मैं स्वयं TensorFlow के लिए Windows समर्थन जोड़ने में मदद करने के लिए क्या कर सकता हूं।

+1

@umarniz अच्छा लगता है। मेरे पास इस समय खुद को इसके लिए समर्पित करने का समय नहीं है, दुर्भाग्य से। अन्य प्राथमिकताएँ जैसे स्नातक होना... इस मामले में TensorFlow के लिए Windows समर्थन एक बड़ी मदद होगी। मैं एमएससी के रूप में स्नातक कर रहा हूं, सिस्टम इंजीनियर, जिसमें विशेषज्ञता है, जिसने सोचा होगा, मशीन लर्निंग ...

इस पर किसी भी अद्यतन

मैं अपनी आंतरिक शाखा में सी ++ कोड का बंदरगाह बनाता हूं। क्षमा करें, वापस प्रकाशित नहीं कर सकता क्योंकि यह हमारी कोड शाखा की निर्भरता लेता है। कुछ अंतर बीटीडब्ल्यू सी ++ और पायथन खोजें। लेकिन कोर इंजन हमारे विंडोज़/वीसी वातावरण में मेरे लिए काम करता है।
एच यू

मेरे आईफोन से भेजा गया

30 जनवरी 2016 को दोपहर 2:46 बजे, datashinobi [email protected] ने लिखा:

इस पर किसी भी अद्यतन

-
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें या इसे GitHub पर देखें।

उन सभी के लिए जो Tensorflow का उपयोग करना चाहते हैं और GPU समर्थन को आत्मसमर्पण कर सकते हैं, यहाँ Docker के साथ Windows के लिए Jupyter नोटबुक समर्थन के साथ Tensorflow स्थापित करने के बारे में एक ब्लॉगपोस्ट है।

Bazel के लिए Windows समर्थन पर एक अपडेट: Bazel को Windows पर काम करने के लिए पैच के प्रारंभिक सेट को मर्ज कर दिया गया है (देखें bazelbuild/bazel#276), और @dslomov विंडोज़ पर ही Bazel को बूटस्ट्रैप करने में सक्षम हो गया है।

हम विंडोज़ के लिए Bazel 0.3 में प्रयोगात्मक समर्थन की योजना बना रहे हैं। यदि आप हमारी प्रगति का अनुसरण करना चाहते हैं, तो बेज़ल इश्यू ट्रैकर पर "विंडोज़" टैग किए गए मुद्दों को देखें।

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

छवि 'b.gcr.io/tensorflow/t ensorflow:latest ' स्थानीय रूप से खोजने में असमर्थ

डोकर: डेमॉन से त्रुटि प्रतिक्रिया: रजिस्ट्री समापन बिंदु पिंग करने में असमर्थ https://bg
cr.io/v0/
v2 पिंग प्रयास त्रुटि के साथ विफल: https://b.gcr.io/v2/ प्राप्त करें: tcp 64.233.188 डायल करें
.82:443: i/o टाइमआउट

डॉकर के बिना विंडोज़ में TensorFlow का उपयोग करने में सक्षम होने के बारे में कोई खबर?
एक सीएमके निर्माण प्रक्रिया की पेशकश करना कितना मुश्किल होगा जो लिनक्स और विंडोज (एमवीएस प्रोजेक्ट बनाना) दोनों के लिए काम करता है?

मैंने एक CentOS वर्चुअल मशीन पर टेंसरफ़्लो स्थापित करने के निर्देश लिखे। यदि आपको डॉकर के साथ काम करने में परेशानी हो रही है, तो यह आपका समाधान हो सकता है।

दोस्तों यदि आप नए डेवलपर पूर्वावलोकन का उपयोग करके विंडोज़ पर बैश स्थापित करते हैं तो tensorflow इंस्टॉल और थोड़े काम करता है। तो आप इसे डॉकर का उपयोग किए बिना विंडोज़ पर चलाने के लिए इसका इस्तेमाल कर सकते हैं। (और यह शायद विंडोज के लिए बैश में सुधार करेगा क्योंकि अधिक लोग इसका उपयोग कर रहे हैं।)

यह बढ़िया है।
विंडोज़ पर बैश का उपयोग करना विंडोज़ पर टेंसरफ्लो का उपयोग करने की मेरी सबसे बड़ी उम्मीद थी।

सबसे बड़ा सवाल यह है कि क्या आप GPU ड्राइवरों का उपयोग कर सकते हैं?

यही मुख्य कारण है कि लोग विंडोज़ में एक देशी टेंसरफ़्लो इंस्टॉलेशन के लिए कह रहे हैं। अन्यथा docker या Linux वर्चुअल मशीन के माध्यम से CPU समर्थन ठीक है

मुझे इसकी कोई जानकारी नहीं है लेकिन हमें इसके बारे में विंडोज टीम से पूछना चाहिए।
लोगों ने विंडोज़ के माध्यम से काम करने के लिए जीयूआई प्रोग्राम प्राप्त किए हैं लेकिन यह सीपीयू का उपयोग नहीं करता है
GPU इसलिए मैं सोच रहा हूँ कि वर्तमान में इसकी पहुँच नहीं है
19 अप्रैल 2016 को शाम 5:37 बजे, " hayder78 " [email protected] ने लिखा:

यह बढ़िया है।
विंडोज़ पर बैश का उपयोग करना विंडोज़ पर टेंसरफ्लो का उपयोग करने की मेरी सबसे बड़ी उम्मीद थी।

सबसे बड़ा सवाल यह है कि क्या आप GPU ड्राइवरों का उपयोग कर सकते हैं?

यही मुख्य कारण है कि लोग देशी टेंसरफ़्लो इंस्टॉलेशन के लिए कह रहे हैं
खिड़कियों में। अन्यथा docker या Linux के माध्यम से CPU समर्थन ठीक है
आभासी मशीन

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें या इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -212156142

हां। मैंने पढ़ा है कि विंडोज़ में बैश के माध्यम से चलने वाले जीयूआई प्रोग्राम एक सामान्य जीपीयू ड्राइवर का उपयोग करेंगे। जिसका मतलब है कि एनवीडिया ड्राइवरों का उपयोग नहीं करता है।

आइए प्रार्थना करें कि Google हुड के तहत विंडोज़ पर टेंसरफ़्लो पर काम कर रहा है।

मुझे लगता है कि विंडोज़ के लिए बैश को पर्याप्त परिपक्व और बग मुक्त होने के लिए समय चाहिए। इस बीच शायद VM और docker एक बेहतर विकल्प होंगे।

अब मैं टेंसरफ़्लो और CNTK के बीच चुनाव कर रहा हूँ।

GPU सहित Windows मूल समर्थन के लिए +1।

@davidzchen द्वारा प्रदान किए गए Bazel के विंडोज मुद्दों का पालन करने के लिए लिंक काम नहीं कर रहा है, सही है https://github.com/bazelbuild/bazel/labels/category%3A%20windows

(मुझे पता है कि हर कोई विंडोज के मूल समर्थन + जीपीयू की उम्मीद कर रहा है, मैं भी इंतजार कर रहा हूं, लेकिन हमें तब तक इंतजार करना होगा जब तक कि विंडोज के लिए बेज़ल स्थिर न हो जाए, परीक्षण में मदद करने और बेज़ल में योगदान करने से शायद प्रक्रिया तेज हो जाएगी)

GPU समर्थन वाले विंडोज़ के लिए एक और +1। हालाँकि TF एक बेहतर विकल्प लग रहा था, मुझे विंडोज़ पर GPU समर्थन की कमी के परिणामस्वरूप थीनो पर स्विच करना पड़ा। यह अच्छा होगा यदि टीएफ के रोडमैप पर उल्लेख किया गया है कि भविष्य में रिलीज में समर्थन उपलब्ध होगा या नहीं, क्योंकि यह शोधकर्ताओं के निर्णय लेने में मदद करेगा।

+1

+1

एक दिलचस्प खबर: @shanselman ने विंडोज के लिए बैश पर TensorFlow चलाने के बारे में एक ब्लॉग पोस्ट लिखा।

हम अभी भी प्रथम श्रेणी के विंडोज समर्थन प्रदान करने का इरादा रखते हैं, लेकिन साहसी उपयोगकर्ताओं को इस बीच शुरू करने का एक अच्छा तरीका मिल सकता है।

@mrry हाय डेरेक मरे,
मुझे आपसे यह सुनकर खुशी हुई - एक Google सॉफ़्टवेयर इंजीनियर के रूप में - कि आप टेंसरफ़्लो के लिए एक मूल विंडोज़ समर्थन प्रदान करने का इरादा रखते हैं। क्या आप Google में tensorflow डेवलपर टीम का हिस्सा हैं?

कम से कम मुझे अब एक उम्मीद है।

कोई मोटा अनुमान है कि बीटा रिलीज़ कब होगी?

एक और +1, यह देखने में बहुत दिलचस्पी है। यदि और जब बाज़ल वास्तव में विंडोज़ पर चलता है, तो क्या टीएफ वास्तव में मंच पर संकलित होगा? या क्या अन्य पोर्टेबिलिटी मुद्दे भी हैं जैसे नेटवर्क, फाइल सिस्टम कॉल?

+1

दोस्तों, क्या आप कृपया नए संदेश में "+1" लिखने के बजाय GitHub प्रतिक्रियाओं का उपयोग कर सकते हैं? अभी यह उन लोगों के लिए बहुत अधिक स्पैम उत्पन्न करता है जिन्होंने इस थ्रेड में अपडेट की सदस्यता ली है। धन्यवाद!

GitHub प्रतिक्रियाओं के लिए +1!

कुछ नाम त्रुटियों (अवैध वर्ण या बहुत लंबी कमांड) से अलग, बेज़ल अब विंडोज़ पर ज्यादातर समय काम करता प्रतीत होता है। केवल एक कार्यशील बेज़ल होने के अलावा एक कार्यशील विंडोज़ टेंसरफ़्लो प्राप्त करने में निश्चित रूप से समस्याएँ हैं। मुझे अब तक मिली सभी त्रुटियां इस प्रकार हैं:
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.
तो मैं अनुमान लगा रहा हूं कि पहले विंडोज़ के लिए बिल्ड नियमों को अपडेट करने की आवश्यकता है।

टेंसरफ़्लो का आधिकारिक रोडमैप:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/resources/roadmap.md

विंडोज़ समर्थन निकट भविष्य के रोडमैप का हिस्सा है जिसे अगले कुछ महीनों के लिए लक्षित किया गया है!

@Sabrewarrior मैंने bazel का उपयोग करके विंडोज़ पर टेंसरफ़्लो बनाने की कोशिश की, लेकिन कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बस कुछ त्रुटियाँ देती है। मैं सोच रहा था कि क्या आपने विंडोज़ पर समर्थित होने के लिए उस फ़ाइल के कुछ हिस्सों को बदला या जोड़ा है?

@Frozen https://github.com/Sabrewarrior/tensorflow/blob/test/tf_win_env.txt
ये मेरे संस्थापित पैकेज हैं जब मैं बिना किसी परिवर्तन के कॉन्फिगर चला रहा था। मैं इसे विंडोज 10 मशीन पर अजगर 2.7 के साथ msys2 पर चला रहा हूं।

@Sabrewarrior उत्तर के लिए धन्यवाद। मैंने इसे चेक किया, फ़ोल्डर में रिक्त स्थान मेरी समस्या का नाम था।
अब मुझे यह त्रुटि कूडा संस्करण पर मिली है।

`कृपया निर्दिष्ट करें कि होस्ट कंपाइलर के रूप में कौन सा gcc nvcc उपयोग करना चाहिए। [डिफ़ॉल्ट है /mingw64/bin/gcc]:
कृपया उस कूडा एसडीके संस्करण को निर्दिष्ट करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए 7.0। [सिस्टम डिफ़ॉल्ट का उपयोग करने के लिए खाली छोड़ दें]: 7.5
कृपया वह स्थान निर्दिष्ट करें जहां CUDA 7.5 टूलकिट स्थापित है। अधिक जानकारी के लिए README.md देखें। [डिफ़ॉल्ट है /usr/स्थानीय/क्यूडा]: C:/CUDA/v7.5
कृपया उस Cudnn संस्करण को निर्दिष्ट करें जिसका आप उपयोग करना चाहते हैं। [सिस्टम डिफ़ॉल्ट का उपयोग करने के लिए खाली छोड़ दें]: 4.0.7
कृपया वह स्थान निर्दिष्ट करें जहां cuDNN 4.0.7 पुस्तकालय स्थापित है। अधिक जानकारी के लिए README.md देखें। [डिफ़ॉल्ट C:/CUDA/v7.5 है]: cuda/
कृपया कॉमा-सेपरेटेड कूडा कंप्यूट क्षमताओं की एक सूची निर्दिष्ट करें जिनके साथ आप निर्माण करना चाहते हैं।
आप अपने डिवाइस की गणना क्षमता यहां देख सकते हैं: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus।
कृपया ध्यान दें कि प्रत्येक अतिरिक्त गणना क्षमता आपके निर्माण समय और बाइनरी आकार को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।

कुडा की स्थापना में शामिल हैं
कुडा की स्थापना
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.props': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.targets': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
ln: फैलो अल क्रेयर एल एनलेस सिम्बोलिको '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.xml': ऐसी कोई फ़ाइल या निर्देशिका नहीं
xargs: बैश: स्थिति 255 के साथ समाप्त करें; निरस्त
`

@ फ्रोजन AFAIK आप विंडोज़ पर सीयूडीए के लिए एक कंपाइलर के रूप में जीसीसी का उपयोग नहीं कर सकते हैं। विंडोज़ पर केवल विजुअल सी ++ कंपाइलर सीयूडीए द्वारा समर्थित है ( यहां देखें )।

+1

फिर! कृपया बेकार _+1_ टिप्पणियाँ न करें! इसके बजाय जीथब प्रतिक्रियाओं का प्रयोग करें!

+1

+1 बंद करो!!!

मैं दोहराता हूं, $%{^¥ खातिर +1 रोको! इसके बाद +1 टिप्पणी करने वाला कोई भी व्यक्ति मूर्ख है! :-P जीथब प्रतिक्रियाओं का प्रयोग करें, धिक्कार है!

क्या कोई मुझे किसी प्रकार का मॉडरेटर का दर्जा दे सकता है? मैं इस मुद्दे को बेकार +1 टिप्पणियों से साफ करना चाहता हूं।

टीम को नमस्ते। मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि CUDA के माध्यम से GPU समर्थन के साथ विंडोज़ (10, मुझे लगता है) पर TensorFlow का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए क्या काम करने की आवश्यकता है। अब तक जो मुझे पता है, वह डॉकर को नियंत्रित करता है क्योंकि डॉकर होस्ट के जीपीयू तक नहीं पहुंच सकता है, और इसका मतलब है कि हमें विजुअल स्टूडियो के cl.exe (जो कि विंडोज़ के लिए बेज़ल का उपयोग करता है) का उपयोग करना चाहिए।

उस से, क्या यह केवल विंडोज़ के लिए बेज़ल है जिसे आगे बढ़ाने की आवश्यकता है? क्या यहाँ केवल असंतुष्ट निर्भरता है? किसी भी बिंदु पर सही होने पर खुशी होती है।

अगर मैं विंडोज़ पर बैश चालू करना चाहता हूं, तो मुझे लिनक्स (बीटा) के लिए विंडोज सबसिस्टम की जांच करनी होगी? लेकिन मुझे यह मेनू विंडोज फीचर्स डायलॉग में नहीं मिल रहा है। मैं यहाँ और यहाँ गाइड का अनुसरण कर रहा हूँ।
क्या मुझे विंडोज फीचर्स डायलॉग में हाइपर-वी चेक बॉक्स पर टिक करने की जरूरत है?
मैंने पहले ही सेटिंग में डेवलपर मोड चालू कर दिया है।

ऐसा लगता है कि मुझे इन विंडोज बीटा बैश सुविधाओं को छोड़ने और अनिच्छा से डॉकर का उपयोग करने की आवश्यकता है?

@off99555 आपके पास विंडोज 10 का नवीनतम पूर्वावलोकन रिलीज (फास्ट रिंग) होना चाहिए। अपने बिल्ड की जांच करें, अगर यह ~14000 से कम है, तो आपके पास अभी तक यह सुविधा नहीं है। (यह अपडेट 2 अगस्त को GA होगा)

नमस्ते,

Tensorflow Windows समर्थन के लिए, क्या हम ऐसी Windows बाइनरी बनाने में सक्षम होंगे जो msys2 बायनेरिज़ नहीं हैं? यह समझ में आता है क्योंकि अधिकांश उपयोगकर्ता की मशीनों पर वास्तविक तैनाती करना संभव होगा।

यदि यह संभव नहीं है, तो क्या हमारे पास इस उद्देश्य के लिए लाइब्रेरी के प्रेडिक्शन पास/फॉरवर्ड पास के स्ट्रिप्ड डाउन संस्करण को तैनात करने का कोई तरीका हो सकता है? मैं लिनक्स पर ठीक से प्रशिक्षण ले सकता हूं लेकिन वास्तविक भविष्यवाणी प्रक्रिया के लिए, मैं msys2 के बिना नियमित विंडोज बॉक्स पर तैनात करने में सक्षम होना चाहता हूं। क्या यह रोडमैप पर है?

यदि आप देखें कि CNTK क्या कर रहा है:
https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Native-Evaluation-Interface

उनके पास एक स्ट्रिप डाउन डीएलएल का उपयोग करके मूल्यांकन/भविष्यवाणी करने का एक आसान तरीका है। क्या हमारे पास Tensorflow के साथ-साथ विंडोज़ के लिए भी ऐसा कुछ हो सकता है (और अन्य प्लेटफ़ॉर्म जिनकी मैं कल्पना कर सकता हूँ यह बहुत उपयोगी होगा)।

धन्यवाद!

मुझे समझ में नहीं आता कि आपको मैक ओएस के लिए समर्थन क्यों जोड़ा गया है न कि विंडोज के लिए। आप अधिकांश Mac पर सामान्य CUDA GPU का उपयोग नहीं कर सकते। गहन शिक्षण प्रशिक्षण के लिए यह बेकार मंच है

क्या टीम हमें नेटिव विंडोज़ सपोर्ट के अनुमानों के बारे में बता सकती है?

@mrry इस पर सक्रिय रूप से काम कर रहा है और यदि आपके पास विशिष्ट प्रश्न हैं तो इस पर अधिक अपडेट प्रदान कर सकते हैं।

@aselle उपयोगी अद्यतन के लिए धन्यवाद, बहुत सराहना की!

@mrry नमस्ते, विंडोज के कार्यान्वयन की बारीकियों को कैसे शुरू किया जा रहा है?

1) क्या हमारे पास (आदर्श रूप से) एक वीएस2015 समाधान होगा जिसे हम अपने ऐप्स/टूल्स के साथ बना सकते हैं? वीएस समाधान उत्पन्न करने वाली एक सेमेक विधि भी काम करती है।

2) क्या यह एक स्थिर रूप से जुड़ी या गतिशील रूप से जुड़ी हुई लाइब्रेरी होने जा रही है?

3) क्या कोई हल्का फॉरवर्ड पास/मूल्यांकन मॉड्यूल/लाइब्रेरी होगा जिसका उपयोग हम अपने टूल्स/ऐप्स के साथ परिनियोजन के लिए कर सकते हैं?

एक सी ++ स्टैंडअलोन ऐप के साथ टेंसरफ़्लो को तैनात करने के संबंध में मुझे जो वर्तमान संसाधन मिल सकता है वह यहां है:
https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.7ejb8h7zk

मेरी मुख्य चिंता यह है कि यहाँ क्या कहा गया है:
"बिल्ड बहुत बड़ा है, 103MB पर आ रहा है, यहां तक ​​​​कि इस सरल उदाहरण के लिए। इसमें से अधिकांश TensorFlow, CUDA समर्थन और कई निर्भरता के लिए है जिनका हम कभी उपयोग नहीं करते हैं। यह विशेष रूप से सच है क्योंकि C ++ API अभी अधिक कार्यक्षमता का समर्थन नहीं करता है, चूंकि TensorFlow API का एक बड़ा हिस्सा केवल Python है। संभवतः TensorFlow (जैसे साझा लाइब्रेरी) से लिंक करने का एक बेहतर तरीका है, लेकिन मुझे यह अभी तक काम नहीं मिला है।"

यदि एक बड़ी स्थिर लाइब्रेरी को जोड़ने के लिए एक बेहतर तरीका है जो बहुत अच्छा होगा, खासकर फॉरवर्ड पास/मूल्यांकन के प्रयोजनों के लिए जिसे वास्तव में GPU समर्थन की आवश्यकता नहीं है।

धन्यवाद!

@mrry दूसरे इसमें कैसे शामिल हो सकते हैं? हम विंडोज़ पर जल्द से जल्द TensorFlow चलाने में कैसे मदद कर सकते हैं? कम से कम हम परीक्षण और बग रिपोर्टिंग में मदद कर सकते हैं।

+1

विंडोज़ पर कोई अपडेट? GPU उपलब्ध होने के साथ-साथ इसे मूल रूप से चलाने के लिए क्या आवश्यक है?

हमें विंडोज़ सपोर्ट चाहिए !!!!
क्या टीम हमें नेटिव विंडोज़ सपोर्ट के अनुमानों के बारे में बता सकती है?

कोई खिड़कियाँ नहीं? क्यों? कम से कम सीपीयू केवल संस्करण?

मुझे लगता है कि इस Windows समर्थन समस्या में क्या हो रहा है, इसका सारांश यहां दिया गया है:

Tensorflow को स्रोत से निर्माण करने के लिए Bazel की आवश्यकता होती है, अगर मैं गलत नहीं हूँ, तो Bazel GNU Make की तरह एक बिल्ड सिस्टम है, लेकिन कंपाइलर नहीं।

मैंने जो देखा, उसके आधार पर मैंने कोड के माध्यम से संक्षेप में स्कैन किया, टेंसरफ़्लो का स्रोत कोड थ्रेडिंग जैसी चीज़ों के लिए अधिकतर मानक सी ++ लाइब्रेरी का उपयोग करता है, इसलिए इसे विंडोज़ पर संकलित करने में कोई समस्या नहीं होनी चाहिए, आवश्यक तृतीय-पक्ष पुस्तकालयों का उपयोग सभी में विंडोज़ समर्थन है।

इसलिए, मुझे लगता है कि मुख्य समस्या स्रोत कोड की बजाय विंडोज़ के लिए बिल्ड विधि की कमी पर है। बेज़ल के बजाय निर्माण के लिए सीएमके का उपयोग करने पर काम चल रहा है लेकिन अभी तक पूरा नहीं हुआ है। अगर कोई बेज़ल बिल्ड नियमों का सीएमके में अनुवाद कर सकता है, तो मुझे लगता है कि हम इसे विंडोज़ पर बनाने में सक्षम होंगे।

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

विंडोज़ के लिए स्थिर बेज़ल समर्थन को अभी लंबा रास्ता तय करना है ।

कृपया मुझे सुधारें अगर मैंने यहां कोई गलती की है।

@eiva यदि आप केवल CPU समर्थन चाहते हैं तो आप एक वर्चुअल मशीन में Tensorflow चला सकते हैं। मैंने इसे बिना किसी समस्या के विंडोज 10 होस्ट पर उबंटू 14 पर चलाया है।

@rongjiecomputer मुझे ईमानदारी से आश्चर्य है कि उन्होंने बेज़ल का इस्तेमाल क्यों किया ...

@eiva एक तैयार डॉकर कंटेनर भी है जिसे आप विंडोज होस्ट पर उपयोग कर सकते हैं। बॉक्स से बाहर काम करता है। GPU समर्थन के बिना tensorflow के साथ काम करना इतना मज़ेदार नहीं है। अच्छे सामान के लिए कम से कम एक GPU की आवश्यकता होती है। आप निश्चित रूप से बिना GPU के लीनियर या लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसी बुनियादी चीजें चला सकते हैं। लेकिन यह सिर्फ टेंसरफ़्लो का लंबा सूट नहीं है। यह गहन शिक्षण कार्यों के लिए बनाया गया है जिसके लिए मूल रूप से एक GPU की आवश्यकता होती है।

@marklit मैं इसे पहले से ही इस तरह से उपयोग करता हूं, लेकिन मेरा अधिकांश ऐप विंडोज़ पर चल रहा है, और अधिकांश विकास विंडोज़ पर चल रहा है ... हर बार जब मैं सिस्टम के विभिन्न हिस्सों के साथ कुछ कर रहा हूं तो ओएस स्विच करना आसान नहीं है ...

@लू रोंग
आपकी अटकलें सही हैं!
https://www.quora.com/How-did-Google-deide-to-use-Bazel-with-TensorFlow/answer/Derek-Murray-3

12 सितंबर 2016 को दोपहर 12:17 बजे, "यूजीन इवानचेंको" सूचनाएं @github.com
लिखा था:

@marklit https://github.com/marklit मैं इसे पहले से ही इस तरह से उपयोग करता हूं, लेकिन अधिकांश
विंडोज़ पर चल रहे मेरे ऐप का, और अधिकांश विकास चल रहा है
विंडोज़ ... हर बार जब मैं कुछ कर रहा हूं तो ओएस स्विच करना आसान नहीं है
सिस्टम के अलग-अलग हिस्से...

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने इस थ्रेड की सदस्यता ली है।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -246239719,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AEBIBhhA-t1MrFnddm5k-wER0KAm_p30ks5qpNJTgaJpZM4GexU4
.

Windows पर TensorFlow में दिलचस्पी दिखाने के लिए धन्यवाद! हम दो मुख्य मोर्चों पर प्रगति कर रहे हैं:

1. विंडोज पर काम करने के लिए TensorFlow की Bazel BUILD फाइलों को अपनाना। आपने उस दिशा में @meteorcloudy से हाल ही में कुछ पुल अनुरोध देखे होंगे (जैसे #4449), और हमारी अंतिम योजना विंडोज़ पर बेज़ल का उपयोग करके TensorFlow के निर्माण के लिए पूर्ण समर्थन प्राप्त करना है।
2. Visual C++ 2015 कंपाइलर के साथ निर्माण करने के लिए TensorFlow रनटाइम को संशोधित करना। मैं इस प्रयास पर काम कर रहा हूं, और HEAD और मेरी कार्य शाखा के बीच का अंतर हर दिन छोटा होता जा रहा है। अभी के लिए, मैं विजुअल स्टूडियो/एमएसबिल्ड का उपयोग करके टेन्सरफ्लो बनाने के लिए सीएमके का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन जब BUILD फाइलें क्रॉस-प्लेटफॉर्म पर काम करती हैं तो मैं बेज़ल पर स्विच करने की योजना बना रहा हूं।

हम एक बाइनरी पीआईपी पैकेज और विंडोज़ पर टेंसरफ्लो बनाने के निर्देशों के साथ जल्द ही एक घोषणा करने की उम्मीद करते हैं। इस बीच, जब हमारे पास साझा करने के लिए समाचार होंगे तो हम इस मुद्दे को अपडेट करेंगे।

@Kestrelm से विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देना:

1. मैं वर्तमान में कई परियोजनाओं के साथ वीएस समाधान उत्पन्न करने के लिए सीएमके का उपयोग कर रहा हूं, और हम इसे उपरोक्त आइटम (2) के हिस्से के रूप में विलय कर देंगे।
2. बहुत कम से कम, हम रनटाइम और सभी कर्नेल ( tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so के बराबर) युक्त एक पायथन एक्सटेंशन डीएलएल उत्पन्न कर सकते हैं, और एक स्थिर रूप से जुड़े सी ++ बाइनरी ( tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc के बराबर) के निर्माण के लिए निर्देश प्रदान कर सकते हैं। )
3. हम आसानी से उन सुविधाओं के साथ रनटाइम का एक संस्करण बना सकते हैं (सी एपीआई के पीछे एक डीएलएल में अनुमान से संबंधित कर्नेल के एंड्रॉइड सबसेट की तरह), हालांकि यह शायद प्रारंभिक रिलीज का हिस्सा नहीं होगा। हालांकि इन गुणों वाले लक्ष्य को बनाने के लिए बिल्ड फाइलों को संशोधित करना संभव होगा, और मुझे ऐसा करने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति की मदद करने में खुशी होगी।

बहुत बढ़िया काम, @श्रीमान!

हम बाइनरी पीआईपी पैकेज और विंडोज़ पर टेंसरफ्लो बनाने के निर्देशों के साथ जल्द ही एक घोषणा करने की उम्मीद करते हैं

क्या आप इस बारे में कोई मोटा अनुमान दे सकते हैं कि यह घोषणा कब होगी? मैं इंतजार नहीं कर सकता!

@mrry : डेरेक, ठोस अद्यतन। बाकी मेकफ़ाइल/कंपाइलर ढांचे के जमने से पहले क्या आपके पास बाइनरी जीपीयू रिलीज (बीटा) है? कम से कम लोग पायथन एपीआई के खिलाफ कोशिश कर सकते हैं ...

प्रिय गुरुओं:

मैंने विंडोज 10 पर सोर्स कोड से टेंसरफ्लो बनाने की कोशिश की। यह रिपोर्ट करता है कि बेज़ल पहले से ही विंडोज पर समर्थित है, हालांकि स्थिर नहीं हो सकता है। फिर भी मुझे एक कामकाजी मिला।
हालाँकि, जब मैंने टेंसरफ़्लो बनाने की कोशिश की, तो दो समस्याएँ हैं, पहला यह इंगित करता है कि "bazel clean --expunge_async" अनुमति समस्या के साथ विफल रहा। मुझे यकीन है कि यह इतना गंभीर नहीं है। अगली समस्या थोड़ी महत्वपूर्ण है क्योंकि यह निर्माण को अवरुद्ध करती है। यह रिपोर्ट करता है:

...
जानकारी: 1 लक्ष्य मिला...
जानकारी: 'लॉगफाइल' के पुनर्निर्माण की व्याख्या लिखना
त्रुटि: अनुपलब्ध इनपुट फ़ाइल '@local_config_cuda// cuda:lib64/libcublas.so '।
त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/tools/pip_package/ BUILD:23 :1: //tensorflow/tools/pip_ पैकेज:build_pip_package : अनुपलब्ध इनपुट फ़ाइल '@local_config_cuda// cuda:lib64/libcublas.so '।
लक्ष्य //tensorflow/tools/pip_ पैकेज:build_pip_package निर्माण में विफल रहा
त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/tools/pip_package/ BUILD:23 :1 1 इनपुट फ़ाइल मौजूद नहीं है।
जानकारी: बीता हुआ समय: 34.644s, गंभीर पथ: 1.52s

वास्तव में कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया के दौरान, मैं जानबूझकर GPU समर्थन को अक्षम करता हूं, तो यह CUDA से संबंधित गतिशील पुस्तकालय को लोड करने का प्रयास क्यों करता है?

चूंकि मैं GPU समर्थन को अक्षम करता हूं, इसलिए स्टब लाइब्रेरी शून्य आकार और DLL फ़ाइल एक्सटेंशन के साथ सही ढंग से बनाई गई हैं। हालाँकि, जैसा कि त्रुटि संदेश में है, मुझे नहीं पता कि CUDA संबंधित पुस्तकालयों को लोड करने की आवश्यकता कहाँ से उत्पन्न हुई है। मैंने कई फाइलों की जांच की लेकिन अभी भी कोई जानकारी नहीं है। इस बीच, मुझे यह भी लगता है कि फ़ाइल खराब लिखी गई है, क्योंकि इसे एसओ फाइलों के बजाय डीएलएल फाइलों की तलाश करनी चाहिए। हालांकि मुझे अभी भी कोई जानकारी नहीं है।

किसी को भी इस समस्या का कोई विचार है? बहुत - बहुत धन्यवाद।

जैसा कि आपने पीआर #4778 विलय के साथ देखा होगा, अब हमारे पास सीएमके का उपयोग करके विंडोज़ पर टेन्सरफ्लो बनाने के लिए प्रारंभिक समर्थन है। यह C++ उदाहरण ट्रेनर प्रोग्राम में उपयोग के लिए TensorFlow का केवल CPU-संस्करण बनाने का समर्थन करता है, और Python उपयोग के लिए PIP पैकेज का समर्थन करता है। विंडोज़ पर स्रोत से TensorFlow बनाने के तरीके के बारे में अधिक विवरण और निर्देशों के लिए, सीएमके रीडमी देखें।

यह अल्फा-क्वालिटी कोड है, और हम उम्मीद करते हैं कि इस प्रारंभिक संस्करण में बग होंगे। यदि आपको कोई मिलता है, तो कृपया विशिष्ट समस्या के लिए एक नया गिटहब मुद्दा उठाएं।

हमारा ध्यान अब विंडोज़ पर TensorFlow के लिए GPU समर्थन प्राप्त करने और Windows और Linux के लिए एक सामान्य Bazel-आधारित बिल्ड में संक्रमण करने पर केंद्रित है। यदि आपके पास अन्य सुविधा अनुरोध हैं, तो कृपया एक नया GitHub मुद्दा उठाएं।

मैं इस प्रीबिल्ट प्रोजेक्ट https://github.com/shishaochen/TensorFlow-0.8-Win का उपयोग कर रहा था, लेकिन यह GPU का समर्थन नहीं करता है।

@mrry हाय, डेरेक, TensorFlow में आपके योगदान की सराहना करते हैं।
@cesardelgadof हाय, सीज़र, आपकी जानकारी के लिए धन्यवाद।

हालाँकि, मुझे लगता है कि विंडोज प्लेटफॉर्म पर TensorFlow के निर्माण में पहले की बाधा विंडोज पर bazel की अनुपलब्धता है। चूंकि अब यह उपलब्ध है, हालांकि स्थिर नहीं हो सकता है, इसलिए मेरी राय में हम बेज़ल का उपयोग करके TensorFlow का निर्माण करते समय आगे की समस्या को हल करने का बेहतर प्रयास करेंगे।

मैं व्यक्तिगत रूप से Google के दोस्तों के बारे में सोचता हूं, अगर उनके पास विंडोज़ पर देशी निर्माण का समर्थन करने की योजना है, तो वे शायद बेज़ल चुनेंगे। और एक बार आधिकारिक समाधान उपलब्ध होने के बाद, मुझे लगता है कि लोग cmake से bazel पर स्विच कर देंगे। तो अगर ऐसा कोई दिन है, तो दिन जल्दी आने के लिए हम एक साथ काम क्यों करते हैं?

फिर भी मैं सेमेक संस्करण का प्रयास करूंगा, और उम्मीद है कि कोई और भी बेज़ल बिल्ड सिस्टम को आजमाएगा। संभवत: हम यह पता लगा सकते हैं कि खराब त्रुटि क्या है, और खराब लिखित कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का पता लगा सकते हैं।

आप सभी के लिए धन्यवाद।

@mrry प्रमुख योगदान के लिए धन्यवाद! मैंने आपके निर्देशों का पालन करने का प्रयास किया है। जब तक यह विफल नहीं हो जाता, तब तक सभी त्रुटिपूर्ण रूप से (लगभग 45 मिनट के लिए) काम करते प्रतीत होते हैं:

"C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft\NuGet\Microsoft.NuGet.targets (186,61)" पर पहले लक्ष्य विशेषता में सूचीबद्ध लक्ष्य "BeforeGenerateProjectPriFile" प्रोजेक्ट में मौजूद नहीं है, और इसे अनदेखा कर दिया जाएगा।
पूर्ण बिल्डिंग प्रोजेक्ट "H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_python_build_pip_package.vcxproj" (डिफ़ॉल्ट लक्ष्य) -- FAILED।

"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_python_build_pip_package.vcxproj" (डिफ़ॉल्ट लक्ष्य) (1) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\pywrap_tensorflow.vcxproj" (डिफ़ॉल्ट लक्ष्य) (3) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_cpu.vcxproj" (डिफ़ॉल्ट लक्ष्य) (4) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_framework.vcxproj" (डिफ़ॉल्ट लक्ष्य) (5) ->
(कस्टमबिल्ड लक्ष्य) ->
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\Microsoft.CppCommon.targets(171,5): त्रुटि MSB6006: "cmd.exe" कोड 1 के साथ बाहर निकला। [H:\PycharmProjects \टी
ensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_framework.vcxproj]

30 Warning(s)
1 Error(s)

@laudney इसे आज़माने के लिए धन्यवाद, और मुझे यह देखकर खेद है कि आपको एक त्रुटि मिल रही है! चूंकि इस समस्या के बहुत से सदस्य हैं, इसलिए मैंने इस समस्या के समाधान को ट्रैक करने के लिए अंक #4798 बनाया है, तो चलिए वहां चर्चा जारी रखते हैं।

@mingyr हमें उम्मीद है कि जल्द से जल्द Bazel के साथ विंडोज़ पर TensorFlow का निर्माण होगा। ऐसा होने के लिए @meteorcloudy स्टर्लिंग काम कर रहा है, और उसने अभी PR #4796 भेजा है, जो Bazel को विंडोज़ पर //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer बनाने में सक्षम बनाता है। हम इसे जल्द ही विलय करने का लक्ष्य रखेंगे।

@mrry # 4798 के लिए धन्यवाद, यह अब ठीक बनाता है, परीक्षण किए गए पायथन whl इंस्टॉल और अब तक कोई समस्या नहीं मिली है।

कोंडा में जल्द ही टेंसरफ़्लो देखने की उम्मीद है।

वर्चुअलाइज्ड वातावरण पर Tensorflow का उपयोग करें क्योंकि Docker/VirtualBox एक बहुत ही खराब समाधान है। Tensorflow को विंडोज़ पर मूल रूप से चलाना चाहिए। (और चूंकि अधिकांश को पायथन में कोडित किया गया है, इसलिए विंडोज के लिए वितरण बनाने में कोई समस्या नहीं होनी चाहिए।)

हेलो सब लोग! जैसा कि @mrry ने उल्लेख किया है, मैं TensorFlow Windows बिल्ड पर Bazel के साथ काम कर रहा हूं। PR #4796 और PR #4874 के विलय के साथ, C++ उदाहरण ट्रेनर अब विंडोज़ पर Bazel 0.3.2 के साथ बनाता है!

विंडोज़ पर बेज़ल के साथ टीएफ बनाने के तरीके के बारे में यहां एक संक्षिप्त निर्देश दिया गया है:

• विंडोज़ पर बेज़ल स्थापित करें ( स्थापना निर्देश )
• वातावरण को सेटअप करें Bazel को MSVC के साथ C++ के निर्माण के लिए आवश्यकता है
• क्लोन TF रिपॉजिटरी, MSYS में ./configure चलाएँ
• bazel build -c opt --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures . चलाएँ

सुविधा के लिए, आप बिल्ड विकल्पों को ~/.bazelrc में रख सकते हैं, मेरा इस प्रकार है:

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 

एक ज्ञात समस्या यह है कि Bazel की MSVC रैपर स्क्रिप्ट Bazel 0.3.2 में python3 का समर्थन नहीं करती है, लेकिन इसे पहले ही https://github.com/bazelbuild/bazel/commit/ce5c33dd7e96aff0cf1eb993edd41a5fe8c423f2 पर ठीक कर दिया गया है। आप इसे BAZEL_PYTHON को अजगर 2.7 बाइनरी में सेट करके या HEAD से Bazel का निर्माण करके हल कर सकते हैं।

Bazel के साथ C++ उदाहरण ट्रेनर के निर्माण में मेरी मशीन (Windows 7, CPU 2.9GHz, RAM 64G) पर लगभग 20 मिनट लगते हैं, कुछ स्रोत फ़ाइल (यानी array_ops.cc ) को बदलने के बाद एक वृद्धिशील बिल्ड लगभग 1 मिनट है।

मैं विंडोज़ पर बाज़ेल के साथ पायथन पीआईपी पैकेज बनाने पर भी कुछ प्रगति कर रहा हूं, मैं जल्द से जल्द एक पीआर भेजूंगा।

कृपया विंडोज़ पर बेज़ल के साथ TensorFlow बनाने का प्रयास करें, और हमें बताएं कि हम क्या सुधार कर सकते हैं!

@meteorcloudy , हाय, यूं:
सी ++ उदाहरण ट्रेनर को विंडोज़ पर स्थापित प्रीबिल्ट बेज़ल बाइनरी द्वारा बनाया जाना चाहिए, या क्या मैं बेज़ल के नवीनतम गिट संस्करण में सिंक कर सकता हूं, और कस्टम निर्मित बेज़ल का उपयोग कर सकता हूं?

असल में मैं दूसरा तरीका चुनता हूं, ग्राहक बिल्ड बेज़ल का उपयोग करता हूं, हालांकि, यह निम्नानुसार शिकायत करता है:

त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: आउटपुट 'tensorflow/core/exampl e/example.pb.h' नहीं बनाया गया था।
त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: आउटपुट 'tensorflow/core/exampl e/example_parser_configuration.pb.h' नहीं बनाया गया था।
त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: आउटपुट 'tensorflow/core/exampl e/example.pb.h' नहीं बनाया गया था।
त्रुटि: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: आउटपुट 'tensorflow/core/exampl e/feature.pb.h' नहीं बनाया गया था।
......

मेरे द्वारा लिए गए निर्माण की प्रक्रियाएँ:
$ सीडी सी: / टेंसरफ्लो
$ निर्यात JAVA_HOME="$(ls -d C:/Program\ Files/Java/jdk* | सॉर्ट | टेल-एन 1)"
$ निर्यात BAZEL_SH=c:/tools/msys64/usr/bin/bash.exe
$ निर्यात BAZEL_VS="C:/प्रोग्राम फ़ाइलें (x86)/माइक्रोसॉफ्ट विजुअल स्टूडियो 14.0"
$ निर्यात BAZEL_PYTHON=C:/Python27/python.exe
$ निर्यात पथ = $ पथ: / सी / पायथन 27: / सी / पायथन 27 / लिपियों: / सी / उपकरण / स्विगविन-3.0.10: / सी / बेज़ेल / आउटपुट

कॉन्फ़िगर

बेज़ल बिल्ड-सी ऑप्ट --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures

कोई उपाय?

धन्यवाद।

@meteorcloudy हाय यूं,

मैंने इसी तरह की प्रक्रिया का पालन किया है लेकिन मुझे निम्न त्रुटि मिलती है:
सीडी सी:/टूल्स/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/external/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: प्रक्रिया स्थिति के साथ बाहर निकल गई 1.
azel-out/vc_14_0_x64-opt/genfiles/external/protobuf/src: चेतावनी: निर्देशिका मौजूद नहीं है।

मैंने फ़ोल्डरों की जाँच की और प्रोटोबफ़ में कोई src निर्देशिका नहीं है। इसके अलावा bazel_out/host/bin/external/ में कोई grpc फ़ोल्डर नहीं है (इसलिए कोई grpc_cpp_plugin.exe फ़ाइल नहीं)।

इस त्रुटि के बाद त्रुटियों का एक समूह होता है जो tensorflow/core में फ़ाइलें नहीं बनाई जाती हैं

इसे कैसे ठीक किया जाये, कोई विचार?

धन्यवाद

@mingyr @karthiek Bazel के साथ TF बनाने की कोशिश करने के लिए धन्यवाद!
दुर्भाग्य से, http://ci.bazel.io/job/TensorFlow/ के अनुसार, TF बिल्ड आपके द्वारा दी गई समान त्रुटि के साथ HEAD पर Bazel के साथ Linux पर भी विफल हो रहा है। हम इसे ठीक कर रहे हैं, इस बीच, क्या आप Bazel 0.3.2 के साथ पुन: प्रयास कर सकते हैं?

@meteorcloudy हाय यूं:

"क्या आप Bazel 0.3.2 के साथ पुन: प्रयास कर सकते हैं" से आपका क्या अभिप्राय है?

आपका मतलब आधिकारिक विंडोज बाइनरी है, या हम बेज़ल के नवीनतम संस्करण में सिंक कर सकते हैं, और मेरे निर्माण का उपयोग कर सकते हैं?

असल में मैं पहले से ही बेज़ल के नवीनतम संस्करण से सिंक कर चुका हूं और अपने बिल्ड का उपयोग करता हूं। यदि आप इंगित करते हैं कि मुझे यह देखने के लिए आधिकारिक प्रीबिल्ट बाइनरी का प्रयास करना चाहिए कि समस्या अभी भी लंबित है या नहीं, तो कृपया मुझे बताएं।

बीआर

@mingyr हां, मेरा मतलब है "आधिकारिक प्रीबिल्ट बाइनरी"। मुझे HEAD से सिंक करने के बाद वही त्रुटि हो रही है।
कृपया देखें https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1929

@meteorcloudy हाय, यूं

सलाह के लिये धन्यवाद। मैंने 0.3.2 पूर्व-संकलित बाइनरी का उपयोग करने की कोशिश की और tutorilas_example_trainer.exe फ़ाइल को संकलित और उत्पन्न करने में सक्षम था।

@karthiek बहुत खुशी है कि आप सफल हुए! इसके लिए कितना समय लगा? क्या यह सीएमके बिल्ड से तेज है?

@meteorcloudy इसमें लगभग 15 मिनट लगे (इंटेल (आर) कोर (टीएम) i7-6700 सीपीयू @ 3.40GHz)। अभी कल ही मुझे विंडोज़ पर टेंसर फ्लो बनाने की आवश्यकता थी। इसलिए, मैंने आपके द्वारा सुझाई गई अंतिम विधि को सीधे आजमाया। मैंने इसे सीएमके का उपयोग करके बनाने की कोशिश नहीं की।

नमस्ते, मैंने @meteorcloudy दृष्टिकोण का पालन करने की कोशिश की, लेकिन नीचे दी गई त्रुटियों के साथ समाप्त हुआ। क्या कोई मदद कर सकता है?

बेज़ल बिल्ड-सी ऑप्ट --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures
जानकारी: विश्लेषित लक्ष्य //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer.
जानकारी: 1 लक्ष्य मिला...
त्रुटि: C:/प्रोग्रामिंग/टेंसरफ़्लो/टेंसरफ़्लो/कोर/ बिल्ड:1064 :1: निष्पादन genrule //tensorflow/ core:version_info_gen विफल: bash.exe विफल: त्रुटि निष्पादन आदेश
सीडी सी:/टूल्स/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/execroot/tensorflow
सेट पथ = सी: \ उपकरण \ msys64 \ usr \ स्थानीय \ बिन; सी: \ उपकरण \ msys64 \ usr \ बिन; सी: \ उपकरण \ msys64 \ usr \ बिन; सी: \ उपकरण \ msys64 \ ऑप्ट \ बिन; सी :\Windows\System32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\tools\msys64\usr\bin\site_perl;C:\ टूल्स\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 --generate 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: स्थिति 1 के साथ प्रक्रिया समाप्त हो गई
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", लाइन 258, in
उत्पन्न करें (args.generate)
फ़ाइल "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", लाइन 210, जनरेट में
git_version = get_git_version (डेटा ["पथ"])
फ़ाइल "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", पंक्ति 151, get_git_version में
"--long", "--dirty", "--tags"]).strip()
फ़ाइल "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", लाइन 566, check_output में
प्रक्रिया = पॉपन (स्टडआउट = पाइप, _पॉपेनर्ग, *_kwargs)
फ़ाइल "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", लाइन 710, init में
त्रुटि करना, त्रुटि करना)
फ़ाइल "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", लाइन 958, _execute_child में
स्टार्टअपइन्फो)
WindowsError: [त्रुटि 2] सिस्टम निर्दिष्ट फ़ाइल नहीं ढूँढ सकता
त्रुटि: C:/tools/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/external/jpeg_archive/ BUILD:74 :1: घोषित आउटपुट 'external/jpeg_archive/jconfig.h' genrule द्वारा नहीं बनाया गया था। यह शायद इसलिए है क्योंकि genrule ने वास्तव में यह आउटपुट नहीं बनाया था, या क्योंकि आउटपुट एक निर्देशिका थी और genrule को दूरस्थ रूप से चलाया गया था (ध्यान दें कि केवल घोषित फ़ाइल आउटपुट की सामग्री को genrules दूरस्थ रूप से चलाने से कॉपी किया जाता है)
त्रुटि: C:/tools/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/external/gif_archive/ BUILD:35 :1: घोषित आउटपुट 'external/gif_archive/windows/unistd.h' genrule द्वारा नहीं बनाया गया था। यह शायद इसलिए है क्योंकि genrule ने वास्तव में यह आउटपुट नहीं बनाया था, या क्योंकि आउटपुट एक निर्देशिका थी और genrule को दूरस्थ रूप से चलाया गया था (ध्यान दें कि केवल घोषित फ़ाइल आउटपुट की सामग्री को genrules दूरस्थ रूप से चलाने से कॉपी किया जाता है)
लक्ष्य //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer बनाने में विफल
जानकारी: बीता हुआ समय: 4.967s, गंभीर पथ: 0.96s
विफल: निर्माण सफलतापूर्वक पूरा नहीं हुआ

@bssrdf आपके लक्षण https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463 के समान लगते हैं।
यह विंडोज़ पर बेज़ल का एक ज्ञात मुद्दा है जिसे हम तोड़ देते हैं यदि आपका कार्यक्षेत्र C: ड्राइव पर नहीं है।

यदि ऐसा है, तो समाधान एक जंक्शन बनाना है - यदि आपका टेंसरफ़्लो चेकआउट d:\src\tensorflow में है तो निम्नलिखित कार्य करना चाहिए

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

देखें https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463#issuecomment -251967323
असुविधा के लिए खेद है, हम इसे जल्द से जल्द ठीक कर रहे हैं।

@bssrdf हम्म एक दूसरे रूप में शायद यह नहीं है - क्या ऐसा हो सकता है कि आपके पास PATH में git नहीं है?

@meteorcloudy हाय, यूं:

मैं यह भी पुष्टि करता हूं कि पूर्व-संकलित बेज़ल बाइनरी संस्करण 0.3.2.2 का उपयोग करके सी ++ उदाहरण ट्रेनर को संकलित करने में कोई समस्या नहीं है।

मेरी नोटबुक पुरानी है और इस बीच यह अन्य कार्यों को चलाता है, इसलिए संकलन समय बेंच मार्किंग परिप्रेक्ष्य से बकवास है।

आपके काम के लिए धन्यवाद और विंडोज़ पर पायथन पीआईपी पैकेज संकलित करने के लिए दूर की ओर देखें

बीआर

@mingyr यह बहुत अच्छा है!
लेकिन सभी के लिए सिर्फ एक अधिसूचना, उदाहरण ट्रेनर टीएफ हेड पर निर्माण योग्य नहीं है, क्योंकि मेरा फिक्स किसी कारण से be3bc472a52571a83f048479d6a4fa528b5a495e पर वापस कर दिया गया था।
अच्छी खबर यह है कि बाजेल के साथ अजगर पीआईपी पैकेज का निर्माण करीब है! कृपया पीआर देखें #4942

@dslomov उत्तर के लिए धन्यवाद। जैसा कि आपने सुझाव दिया था, मुझे बेज़ल नॉन-सी: ड्राइव वर्कस्पेस समस्या को हल करना था। मैंने विंडोज़ के लिए गिट स्थापित किया है और एमएसवाईएस 2 द्वारा पाथ में गिट देखा जा सकता है।

मैंने अभी-अभी बेज़ल बिल्ड कमांड को फिर से लॉन्च किया है और यह अब चमत्कार की तरह काम कर रहा है। मुझे नहीं पता कि कल क्या हुआ था। वैसे भी, यह विंडोज 10 होम, वीएस 2015 सामुदायिक संस्करण, प्रीबिल्ट बेज़ल 0.3.2 और विनपीथन-2.7.10.2 पर सफलता की एक और पुष्टि है।

यूं के काम के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद।

@meteorcloudy , क्या प्रक्रिया के बाद GPU संस्करण बनाना संभव है (बेज़ल बिल्ड में बदलाव के साथ)?

@mrry हाय डेरेक, आपके योगदान के लिए धन्यवाद, लेकिन मुझे टेंसरबोर्ड के साथ यह समस्या है, यह काम नहीं कर रहा है:

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 शायद नहीं, क्योंकि कोड अभी तक विंडोज़ पर GPU का समर्थन नहीं करता है। @mrry ने MSVC के साथ TF कोड को संकलित करने का सारा काम किया, और वह GPU समर्थन को ठीक करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

क्या हमारे पास उत्पादन के उपयोग के लिए ईटीए पर किसी प्रकार का शिक्षित अनुमान है?

चूंकि यह विंडोज़ पर बाज़ल का उपयोग करने वाले लोगों के लिए प्रासंगिक लगता है; मैंने इंस्टॉलेशन को आसान बनाने के लिए एक चॉकलेटी पैकेज बनाया है। https://chocolatey.org/packages/bazel। कृपया इसे आज़माएं और यदि कोई समस्या है (यह _is_ नया है), ट्वीट करें या bazelbuild/bazel पर कोई मुद्दा उठाएं।

@mrry और @guschmue की बदौलत GPU सपोर्ट खत्म हो गया है।
रीडमी पर निर्देश अपडेट किए जाएंगे।

क्या कोई विंडोज़ पर संकलन करने और पीआईपी पैकेज बनाने में सक्षम है? धन्यवाद। :)

मास्टर (66f979714c9a8582059f383ec1505d13c9e8c523) को विंडोज़ सीपीयू और जीपीयू के लिए ओके बनाना चाहिए। निर्देश tensorflow/contrib/cmake/README.md में हैं (अभी के लिए cmake 3.6 का उपयोग करें)।

Tensorboard शामिल नहीं है?, क्योंकि यह काम नहीं करता है:

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'

पाइप से कुछ पायथन मॉड्यूल गायब हैं: उदाहरण, कुछ कंट्रीब और टेंसरबोर्ड, सेमेक के साथ निर्माण करते समय पहिया में कॉपी नहीं होते हैं।
मुझे जाँचने दें कि इसे tf_python.cmake के विकल्प के साथ जोड़ने का मामला क्या है या यदि जटिलताएँ हैं।

मैंने निर्देशों के अनुसार अजगर के लिए टेंसरफ़्लो संकलित किया, लेकिन मेरे GPU पर tf.nn.conv2d का उपयोग करते समय मुझे cudnn से शुरू होने वाली दुर्घटना मिलती है।

क्रैश का कारण बनने वाला नमूना कोड है

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))]})

यह अजगर प्रक्रिया को क्रैश करने का कारण बनता है और इस आउटपुट को ज्यूपिटर कंसोल में देता है

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)

cudnn64_5.dll के विभिन्न संस्करणों की कोशिश के साथ खिलवाड़ करते हुए मैं एक बार काम करने के लिए कोड प्राप्त करने में सक्षम था और पुष्टि की कि GPU का उपयोग किया जा रहा था, लेकिन cudnn के सभी संस्करणों को आज़माने के बाद भी मैं डाउनलोड किया गया मुझे इसे दूसरी बार काम करने का कोई सौभाग्य नहीं मिला है।

आपकी स्क्रिप्ट की कोशिश की और यह मेरे लिए काम करता है। हमने केवल cudnn5.1 के साथ परीक्षण किया, वह सब कुछ जो मैं नहीं जानता।
मुझे cudnn5.1 का क्लीन इंस्टाल मिलेगा, उसके साथ निर्माण करें और सुनिश्चित करें कि PATH में cudnn64_5.dll 5.1 है।
जांच करने के लिए एक और चीज: आपकी मुफ्त मेमोरी मेरी अपेक्षा से थोड़ी कम है - क्या कोई और पायथन चल रहा है जिसमें डिवाइस खुला है?

मैंने डाउनलोड किए गए ताजा कुडन के साथ और पथ ( cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 ) पर एक साफ पुनर्निर्माण की कोशिश की लेकिन कोई सिगार नहीं। इस डाउनलोड से cudnn64_5.dll 'फ़ाइल संस्करण' है: 6.14.11.8000 और इसमें 'फ़ाइल विवरण': NVIDIA CUDA 80.0.29 CUDNN Library है।

cublas64_80.dll CUDA 8.0 पथ से एक ही 'फ़ाइल संस्करण' है लेकिन 'फ़ाइल विवरण': NVIDIA CUDA 80.0.45 BLAS Library

cufft64_80.dll और curand64_80.dll में भी 'फ़ाइल संस्करण' से मेल खाते हैं लेकिन 'फ़ाइल विवरण' में 8.0.44 हैं

मेरे द्वारा इंस्टॉल किए गए GPU ड्राइवर नवीनतम CUDA ड्राइवरों से संस्करण 369.30 हैं और System32 में nvcuda.dll में 'फ़ाइल संस्करण' है: 6.14.13.6930 और इसमें 'फ़ाइल विवरण' है: NVIDIA CUDA 80.0.44 driver ।

मेरा मानना ​​​​है कि कम डिवाइस मेमोरी सिर्फ इसलिए है क्योंकि मेरे पास 970 है जिसमें केवल 3.5GB उपयोगी मेमोरी है और CUDA पिछले 0.5GB का उपयोग करना पसंद नहीं करता है।

मेरे पास एक ही कुडन संस्करण है और यह मेरे लिए ठीक काम करता है। टीएफ पेड़ में कनव पायथन परीक्षणों का एक गुच्छा है और वे सभी गुजर रहे हैं। मैं ज्यादातर परीक्षण के लिए 970 का उपयोग करता हूं। आपका लॉग विशिष्ट था कि इसमें कुडन को प्रारंभ करने में समस्याएं थीं। मुझे init कोड पर एक नज़र डालें।

ठीक है, समस्या एक ड्राइवर की प्रतीत होती है। हर बार जब मैं वीडियो ड्राइवर को पुनरारंभ करता हूं (डिवाइस मैनेजर अक्षम का उपयोग करके सक्षम करें) तो मैं सफलतापूर्वक cudnn और convolutions का उपयोग कर सकता हूं। एक बार जब मैंने इसे एक प्रक्रिया में उपयोग कर लिया है, तो भविष्य में कोई भी उपयोग प्रारंभ करने में विफल रहता है।

इसके अलावा मुझे लगता है कि अन्य प्रक्रियाओं में चालक से संबंधित दुर्घटनाएं हो रही हैं, एक बार कुडन शुरू हो जाने के बाद।

अपडेट करें: मैंने अपने ग्राफिक्स ड्राइवर को अनइंस्टॉल और रीइंस्टॉल किया है और अब मेरे पास एक प्रक्रिया (जुपिटर कर्नेल) हो सकती है जिसमें कुडन सही तरीके से काम करता है, लेकिन जब तक मैं उस कर्नेल को बंद नहीं करता, तब तक अन्य कर्नेल में कुडन का उपयोग करने का हर प्रयास उसी क्रैश का सामना करेगा। अगर मैं काम कर रहे कर्नेल को पुनरारंभ करता हूं तो मैं ड्राइवर को पुनः लोड किए बिना कोड को एक अलग कर्नेल में चला सकता हूं।

यह मेरे लिए संकलित है, लेकिन मुझे gen_git_source.py फ़ाइल की पंक्ति 150 में शेल = ट्रू जोड़ना पड़ा। अन्यथा, मुझे वही त्रुटि मिलेगी जैसा कि इसमें दिखाया गया है:
http://stackoverflow.com/questions/24306205/file-not-found-error-when-launching-a-subprocess

@ synap5e यदि आप इसे सामान्य tf.Session() में चलाते हैं तो दूसरा उदाहरण काम नहीं करेगा क्योंकि tf gpu पर सभी मेमोरी का प्रबंधन करता है। आप इस तरह सत्र() के लिए कॉन्फ़िगरेशन बदल सकते हैं:
कॉन्फिग = tf.ConfigProto ()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
सत्र के रूप में tf.Session(config=config) के साथ:
...
इसके साथ मैं कुडन हिट करने वाले लूप में 2 स्क्रिप्ट चला सकता हूं। लिनक्स पर भी यही है।
लेकिन यह विंडोज़ पर क्रैश अलग है - लिनक्स पर इसे CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY मिलता है, विंडोज़ पर इसे CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED मिलता है। इस पर एक नजर डालने जा रहे हैं।

आह तो समस्या यह थी कि मेरा सिस्टम टेंसरफ़्लो शुरू करने से पहले ही बहुत अधिक वीडियो मेमोरी का उपयोग कर रहा था। मुझे लगता है कि ड्राइवर सामग्री बस इस्तेमाल की गई डिवाइस मेमोरी को नीचे ला रही थी ताकि टेंसरफ़्लो ठीक से शुरू हो सके। धन्यवाद!

दोस्तों, क्या एमएसवीएस के बिना विंडोज़ पर निर्माण करना संभव है? विंडोज 10 एसडीके में सी ++ कंपाइलर होना चाहिए, क्या यह कार्य के लिए पर्याप्त नहीं होगा?

@zandaqo आपको केवल विंडोज 10 एसडीके और सीएमके के साथ स्टैंडअलोन एमएसवीसी कंपाइलर की आवश्यकता है, इसलिए पूरे विजुअल स्टूडियो को स्थापित करने की कोई आवश्यकता नहीं है। विंडोज 10 एसडीके में डीएलएल, स्थिर पुस्तकालय, हेडर फाइलें और पुस्तकालयों के लिए स्रोत कोड और कुछ उपयोगी उपकरण शामिल हैं, लेकिन इसमें कंपाइलर नहीं है।

नमस्कार!

मैं Python और Tensorflow दोनों के लिए नया हूँ, लेकिन मैंने अतीत में कुछ MNIST चीज़ें की हैं। मैंने tensorflow/contrib/cmake/README.md पर निर्देशों का पालन किया, और यह ठीक काम किया, GPU भी ठीक काम कर रहा है। विंडोज़ पर टेंसरफ़्लो कुछ जगहों पर टूट रहा है, जैसा कि अपेक्षित था, और मैं सिर्फ यह जांचना चाहता हूं कि टूटने की मेरी समझ सही है या नहीं।

मैंने https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html का अनुसरण करने का प्रयास किया और यह काम नहीं करता, क्योंकि यह आयात पथ (tensorflow.examples.tutorials.mnist) नहीं करता है मौजूद। यह अंततः tf.contrib के कारण पाइप पैकेज में शामिल नहीं किया जा रहा है, है ना?

जिज्ञासा से बाहर, मैंने स्पष्ट रूप से बहुत भयानक कुछ किया: मैंने साइट-पैकेज \ tensorflow पर lib स्थान पर टेंसरफ़्लो रेपो की सामग्री की प्रतिलिपि बनाई, जिससे मुझे बहुत सी चीजें तोड़ने की उम्मीद थी। इस तरह टूटता है:

  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'

मुझे gen_variable_ops की परिभाषा कहीं भी नहीं मिली, लेकिन दस्तावेज़ीकरण कहता है कि tf.load_op_library() वर्तमान में लागू नहीं किया गया है। तो, gen_variable_ops कहीं और लागू किया गया है, जिसे tf.load_op_library() का उपयोग करके लोड करने की आवश्यकता है। तो, tf.load_op_library की कमी समस्या पैदा कर रही है, है ना?

मैं cmake पथ के बाद सफलतापूर्वक पाइप पैकेज बनाने में कामयाब रहा, और इसे pip install tensorflow-0.11.0rc1_cmake_experimental-py3-none-any.whl के साथ स्थापित किया जिसने एक सफल स्थापना की सूचना दी। हालांकि, जब मैं टेंसरफ़्लो आयात करने का प्रयास करता हूं, तो मुझे निम्न त्रुटियां मिलती हैं:

>>> 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.

क्या मुझे यहां कुछ निर्भरता याद आई या निर्माण/स्थापना में कुछ गड़बड़ थी?

@zandaqo , मुझे यह समस्या तब हुई जब मैंने पहली बार विंडोज़ पर टेंसरफ़्लो चलाया। आपको केवल उदाहरणों को संकलित करने की आवश्यकता है, और संकलित उदाहरणों के साथ फ़ोल्डर को अपने पथ में जोड़ें। जब आप नमूना कोड संकलित करते हैं, तो यह Tensorflow के लिए आवश्यक कुछ DLL को भी संकलित करेगा।

@ErivaldoJunior उदाहरणों को संकलित करके क्या आपका यह मतलब है: MSBuild /p:Configuration=Release tf_tutorials_example_trainer.vcxproj ? मैंने पिप पैकेज संकलित करने से पहले ऐसा किया था। यह .\Release को संकलित करता है, क्या वह फ़ोल्डर पथ में जोड़ना है? मैंने अभी इसे जोड़ने का प्रयास किया है, लेकिन अभी तक कोई भाग्य नहीं है।

मुझे उस .\Release फ़ोल्डर में त्रुटियों में उल्लिखित pywrap_tensor नाम की फाइलें दिखाई देती हैं, हो सकता है कि उन्हें मैन्युअल रूप से कहीं कॉपी करने से पायथन को उन्हें देखने में मदद मिल सके। हालांकि निश्चित नहीं है कि कहां।

@zandaqo , यह सही है। मैं बस उस रिलीज फ़ोल्डर को अपने विंडोज पथ में जोड़ता हूं और यह काम करता है। हालांकि, मैंने एक सीएमडी विंडो से python my_tensorflow_script.py लॉन्च करके परीक्षण किया। अगर आप किसी प्रकार के IDE या iPython का उपयोग करते हैं तो मुझे नहीं पता कि यह काम करता है या नहीं।

@ErivaldoJunior धन्यवाद, आप डीएलएल गायब होने के बारे में सही थे, हालांकि मेरे मामले में यह zlib.dll निकला जो पैकेज और .\Release फ़ोल्डर दोनों से गायब था। मैंने मैन्युअल रूप से zlib.dll को फ़ोल्डर में कॉपी किया है, जैसा कि यहां सुझाया गया था और अब आयात काम करता है।

मैं टेंसरफ़्लो बनाने में सफल रहा! लेकिन cmake 3.3.1 बिल्ड त्रुटि का कारण बनता है, 3.6.3 ठीक काम करता है।

जानकर अच्छा लगा! हम एक उचित न्यूनतम संस्करण के साथ एक पीआर का स्वागत करेंगे
cmakelist फ़ाइल में बयान।

शनिवार, नवंबर 5, 2016 को, ताकाहिरो कुबो नोटिफिकेशन @github.com
लिखा था:

मैं टेंसरफ़्लो बनाने में सफल रहा! लेकिन cmake 3.3.1 बिल्ड एरर का कारण बनता है,
3.6.3 ठीक काम करता है।

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -258649999,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAjO_Ys4MI03pcc3tCR_BzsqIXFrQTTcks5q7RVRgaJpZM4GexU4
.

@martinwicke जैसा कि यहाँ पर ऐसा लगता है कि न्यूनतम ज्ञात कार्यशील Cmake संस्करण 3.5 है। क्या मुझे न्यूनतम आवश्यकता को 3.5 में बदलना चाहिए और रीडमी को न्यूनतम 3.5 से 3.6 तक अपडेट करना चाहिए?

यह देखकर अच्छा लगा कि TensorFlow अब Windows पर GPU के साथ काम कर सकता है। क्या ऐसे संस्करण की योजना है जिसे स्रोतों से स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है? और यदि हां, तो उस पर कोई ईटीए? यह बहुत अच्छा होगा यदि सेटअप प्रक्रिया लिनक्स की तरह सीधी थी, मैं बिना किसी समस्या के लिनक्स पर TensorFlow का उपयोग कर रहा हूं और विंडोज पर ऐसा करना चाहूंगा, लेकिन रीडमी में प्रलेखित आवश्यक और सेटअप प्रक्रिया वर्तमान में उन लोगों के लिए थोड़ी बोझिल लगती है। हममें से जिनके पास ज्यादा समय नहीं है...

हे लोगों! Bazel 0.4.0 की रिलीज़ के साथ, TensorFlow PIP पैकेज अब विंडोज़ पर Bazel के साथ निर्मित हो सकता है।
@petemounce के योगदान के लिए धन्यवाद, आप Bazel को आसानी से स्थापित करने के लिए choco install bazel --version 0.4.0 का उपयोग कर सकते हैं।

@gunan ने इसके लिए पहले से ही एक सीआई जॉब की स्थापना की है: http://ci.tensorflow.org/job/tensorflow-pr-win-bazel/
मूल रूप से, हम इस स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहे हैं। तो पर्यावरण चर में उचित संशोधन के साथ (यदि विजुअल स्टूडियो, पायथन 3 या एमएसआईएस की आपकी स्थापना मानक स्थानों पर नहीं है), तो आप बाज़ेल के साथ भी पीआईपी पैकेज बनाने में सक्षम होंगे!

अद्यतन: यदि आपको इसे सीधे चलाने में परेशानी होती है, तो मैं स्क्रिप्ट में कमांड को मैन्युअल रूप से चलाने की सलाह दूंगा।

@meteorcloudy अपडेट के लिए धन्यवाद!
बेज़ल के साथ निर्माण मेरे काम नहीं आया। मुझे त्रुटि मिलती है: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install)
इसे डीबग करने का कोई तरीका? मेरे पास स्थानीयकृत खिड़कियां (रूसी) हैं, शायद यही कारण है

पूर्ण लॉग। PowerShell में व्यवस्थापक के रूप में चल रहा है:

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 वह है ( ERROR: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install) ) bazelbuild/bazel#1744 मुझे लगता है। यह केवल पहली बार होता है जब बेज़ल स्थापित हो जाता है। कोई असर नहीं दिख रहा है।

@KhabarlakKonstantin जैसा कि @petemounce ने बताया, आप उस त्रुटि को सुरक्षित रूप से अनदेखा कर सकते हैं। और आप rm -rf C:/tmp/Bazel/44EoGNou को भी छोड़ सकते हैं यदि Device or resource busy त्रुटि आपको रोक रही है। मुझे लगता है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि इसने bazel shutdown आह्वान करने के बाद jvm पूरी तरह से बंद होने से पहले jvm.out को हटाने का प्रयास किया।

@petemounce @meteorcloudy मदद के लिए धन्यवाद
समस्या यह है कि यह निर्माण शुरू नहीं होता है। मैंने bazel shutdown पर टिप्पणी की है और यह अब थोड़ा आगे जाता है, लेकिन फिर भी क्रैश हो जाता है

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

यहां कोई और आउटपुट नहीं है

@KhabarlakKonstantin ऐसा लगता है कि OpenCL कॉन्फ़िगरेशन अभी ./configure में जोड़ा गया है लेकिन विंडोज़ पर डिफ़ॉल्ट रूप से बंद नहीं किया गया है, इसलिए कृपया उस स्क्रिप्ट को मैन्युअल रूप से चलाएं या export TF_NEED_OPENCL=0 से पहले echo "" | ./configure जोड़ें

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

क्या किसी और को प्रगमा के साथ ये त्रुटियां हो रही हैं (पाइव्रप को अनदेखा करें)?

रीडमी के अनुसार GPU और सभी स्पेक्स के साथ निर्माण।

@ करमेज़िम , इसने मेरे लिए ठीक काम किया। मुझे इनमें से कोई भी त्रुटि नहीं मिली।

मेरे पास इसे यहाँ ठीक करने के लिए एक जनसंपर्क है: https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/5421

@guschmue नाइस! तुरंत प्रतिसाद के लिए धन्यवाद

_Pragma को ठीक करने के बाद, मुझे उसी फ़ाइल में यही मिलता है:

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 इसे भी ठीक करेगा।

क्या मैं bazel का उपयोग करके GPU समर्थन के साथ निर्माण कर सकता हूं?

@ edwin100394 अभी तक bazel का उपयोग करके विंडोज़ पर कोई GPU समर्थन नहीं करता है।
हम अभी भी इस पर काम कर रहे हैं।

सोम, 7 नवंबर, 2016 को रात 9:33 बजे, edwin100394 [email protected]
लिखा था:

क्या मैं bazel का उपयोग करके GPU समर्थन के साथ निर्माण कर सकता हूं?

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपका उल्लेख किया गया था।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -259049695,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AHlCOXNRNoMFmnSPfnkTMLsRHcIcl9TXks5q8AmigaJpZM4GexU4
.

@meteorcloudy export TF_NEED_OPENCL=0 जोड़ने से मुझे थोड़ा और आगे जाने में मदद मिली

अब मुझे एक और त्रुटि मिल रही है:

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

मैंने खरोंच से शुरुआत की है और मैंने स्रोतों से बेज़ल का निर्माण किया है। अब यह लगभग अंत तक बन रहा है

यह अंत में लिंक समय पर विफल रहता है:

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

हाय दोस्तों, अब जबकि अल्पविकसित विंडोज समर्थन जगह में है, मैं इस मुद्दे को नई टिप्पणियों के लिए लॉक करने जा रहा हूं, लेकिन इसे तब तक खुला रखें जब तक कि हमारे पास एक स्थिर रिलीज न हो। आगे जा रहा है:

• यदि आपको कोई समस्या है, तो कृपया अपनी समस्या का वर्णन करने के लिए TensorFlow के विरुद्ध एक नया मुद्दा खोलें, और मानक समस्या टेम्पलेट भरें। यह हमें TensorFlow-on-Window को रिलीज़ करने के लिए शेष कार्य को ट्रैक करने और असाइन करने में मदद करेगा।
• हम Windows समर्थन के बारे में (दुर्लभ) घोषणाओं के लिए इस समस्या का उपयोग करना जारी रखेंगे, ताकि आप TensorFlow-on-Windows में सुधार के बारे में कम-ट्रैफ़िक फ़ीड के लिए समस्या की सदस्यता लेना जारी रख सकें।

एक बार फिर, TensorFlow-on-Windows में आपकी रुचि के लिए धन्यवाद, और अब हम काम पर वापस जा रहे हैं!

आज हमने TensorFlow 0.12 में मूल Windows समर्थन की घोषणा की , जिसमें Python 3.5 के पैकेज शामिल हैं। यदि आपने Python 3.5 का 64-बिट संस्करण स्थापित किया है (या तो Python.org या एनाकोंडा से), तो आप एक ही कमांड के साथ TensorFlow स्थापित कर सकते हैं:

C:\> pip install tensorflow

GPU समर्थन के लिए, यदि आपके पास CUDA 8.0 स्थापित है, तो आप इसके बजाय निम्न पैकेज स्थापित कर सकते हैं:

C:\> pip install tensorflow-gpu

अब जबकि विंडोज एक समर्थित कॉन्फ़िगरेशन है, मैं इस मुद्दे को बंद करने जा रहा हूं; यदि आपको इन पैकेजों में समस्या है तो कृपया एक नया मुद्दा खोलें। विंडोज पैकेज और अन्य प्लेटफॉर्म के बीच अभी भी कुछ विसंगतियां हैं, जिन्हें रिलीज नोट्स में उल्लिखित किया गया है। हम इन अंतरालों को पाटने के लिए अगले कुछ सप्ताहों में काम करेंगे।

Windows पर TensorFlow में आपकी रुचि के लिए धन्यवाद!