좋은 제안인 것 같아요!

마찬가지로 다운로드 및 설치 페이지에서 Windows에 대한 언급이 없는 것을 보고 약간 실망했습니다.

주요 비호환성/숙소가 무엇인지 아는 사람이 있습니까? 주로 파일 경로 등의 문제입니까?

linux/mac만 지원하는 Bazel로 구축되었지만 좋은 소식은 bazel에 대한 Windows 지원 이 올해 말까지 끝날 것 같다는 것입니다.

:엄지손가락:

Docker를 사용하여 Windows 시스템에서 이미 TensorFlow를 사용할 수 있습니다.
자세한 내용은 이 스레드에 있습니다.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42

GPU 컴퓨팅을 사용하기 위해 Windows에서 Docker 없이 TensorFlow를 사용하고 싶습니다. 이 경우 Docker를 사용하는 것은 Windows 컨테이너를 사용하는 것이 아니라 Hyper-V 또는 VirtualBox에서 Linux 가상 머신을 사용하는 것이므로 GPU가 통과되지 않습니다.

:+1:

Google, Windows 지원을 제공하십시오.

+1/0.0

+1

예, Windows 지원은 매우 좋을 것입니다.

+1
+1
+1

예, 부탁합니다

Windows(VM이 아닌 기본)에서 TensorFlow를 사용하고 싶습니다.

Continuum이 tensorflow용 conda 패키지를 제공할 수 있는지 살펴보겠습니다.

문서 전체에서 bazel을 사용하는 것으로 판단하면 bazel이 창을 지원하기를 기다리는 문제라고 가정합니다. Windows가 지원되도록 처리해야 하는 Tensorflow와 관련된 특정 항목이 있습니까, 아니면 그냥 bazel입니까?

한 가지 질문은 Bazel 지원이 실제로 Windows에 도착하는 시점입니다. Bazel 리포지토리를 보면 Windows에서 Android를 지원할 계획이라고 나와 있지만 기본 패키지 빌드(내가 가정하는 것)에 대한 참조는 없습니다.

다음은 Windows용 Bazel 지원을 추적하는 데 사용하는 버그입니다. https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/276. 한 달 전에 @dslomov 는 Windows에서 Bazel이 자체적으로 부트스트랩 하도록 할 수 있었습니다. 올해 말까지 Windows 지원을 종료할 계획입니다.

@davidzchen 저는 실제로 오늘 오후 초에 그 리포지토리를 사용하여 운이 없이 시도해 보았고 성공적으로 부트스트랩할 수 있는지 확인하기 위해 좀 더 가지고 놀았습니다.

Windows에서 +1 기본 지원을 사용할 수 있어야 합니다.

+1

또는 더 합리적인 빌드 시스템으로 이식할 수도 있습니다. 아마도 cmake.

@ahmadia conda를 사용하여 tensorflow를 설치하는 방법에 대한 팁이 있습니까?

지금 우리는 Windows에 대한 TensorFlow 포트가 없기 때문에 다른 모든 사람들과 같은 배를 타고 있습니다. 누군가가 Windows 포트를 구성할 수 있다면 바이너리 빌드/배포를 기꺼이 도와드리겠습니다. 누군가 이미 conda install -c memex tensorflow 와 함께 사용할 수 있는 OS X/Linux용 레시피를 작성했습니다.

이것에 대해 +1

+1

+1
또한 cmake 지원이 좋을 것입니다

누군가에게 도움이 되는 경우 문제 42 의 팁을 사용 하여 여기에서 Docker를 사용하여 Windows 시스템에서 TensorFlow를 작동시키는 방법에 대한 지침과 스크린샷이 포함된 기사를 작성했습니다.

TensorFlow가 내 Windows 컴퓨터의 VM에서 실행되고 있다면 GPU를 어떻게 활용할 수 있을지 아직 잘 모르겠습니다.

+1 기본 Windows 지원은 매우 유용합니다.

+1

저는 Windows 7용 TensorFlow 버전을 갖고 싶습니다. 가지고 계시다면 제 이메일을 보내주세요.
내 이메일 주소: [email protected].
감사 해요!

+1

Windows 지원은 약간의 극적인 노력입니다. 진정한 표준 컴파일러(gcc/tdm-gcc/mingwpy)와 최신 Python(3.4?)에 대해서만 Windows를 지원하는 것이 훨씬 더 쉬운 목표가 될까요?

아마도 VC++ CodeGen과 함께 Clang 프론트엔드를 사용하는 것이 VS 2015 업데이트 1에서 Windows 빌드 -> Microsoft CodeGen과 함께 Clang을 작동시키는 가장 빠른 경로가 될 것입니다. 프로젝트는 주로 창을 대상으로 하는 코드의 플랫폼 간 빌드를 위해 일관되게 작동하는 도구 모음을 제공하도록 설계되었지만 *nix 코드가 창에서 컴파일되는 시나리오도 똑같이 흥미로울 수 있습니다. MSFT C++ 팀은 작성하는 코드가 LLVM 프로젝트에 다시 기여하므로 우수한 크로스 플랫폼 지원을 얻기 위한 빠르고 공동 작업이 가능해야 한다고 말합니다.

+1

+1

+1

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+1

+1

+1

+1 . 이것은 Windows에서 작동하지 않는 것으로 기억되는 첫 번째 Python 패키지입니다. 내가 이해하기에는 NVIDIA의 드라이버가 Linux보다 Windows에서 항상 더 좋았고, 요즘 지루함을 느끼는 GTX 970이 있다는 것을 이해하기 때문에 이상하게 보입니다.

나는 대부분의 tensorflow C++를 Windows 빌드 사용 vc 2013으로 포팅했습니다. 지금까지 대부분의 코드 컴파일 및 링크는 내 소스 파일을 사용합니다. 제가 해결해야 할 가장 큰 문제는 정적 변수를 사용하여 op와 커널을 등록한다는 것입니다. 정적 라이브러리로 빌드하고 이에 대한 앱 링크는 해당 정적 변수를 건너뜁니다. 사용된 작업 및 커널을 포함하려면 앱 폴더에서 stub.cpp를 사용해야 합니다.

@yuanhua8 변경 사항을 github 저장소로 푸시할 기회가 있습니까? BTW, 나는 dumpin을 사용하여 기호 선호를 강제하는 헤더를 생성하여 caffe의 정적 등록 문제를 해결했습니다. 자세한 내용은 https://github.com/BVLC/caffe/pull/2816 및 https://github.com/willyd/caffe/tree/msvc 를 참조하세요.

Windows용 기본 Tensorflow가 곧 준비되기를 바랍니다. Windows용 bazel이 안정될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. Google 및 Udacity의 딥 러닝 과정 을 시도하게 되어 기쁩니다!

참고로 Bazel에 대한 Windows 지원은 현재 우리의 최우선 과제 중 하나입니다 . 계속 지켜봐 주세요.

여기에서도 마찬가지로 Google에서 제공하는 딥 러닝 과정을 시작했는데 Windows를 실행하고 있기 때문에 여기에서 막혔습니다.
언제 Windows에 대한 지원을 예상해야 합니까?

Windows에서 이것을 실행하는 데 문제가 있는 많은 사람들을 발견하여 Vagrant 및 Docker를 사용하여 Windows에서 설정하는 방법에 대해 빠르게 작성했습니다.

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

@umarniz 가이드 주셔서 감사합니다. 하지만 여기 있는 대부분의 사람들 은 GPU 지원으로 인해 Windows에서 기본적으로 실행되는 TensorFlow를 기대하고 있습니다. 불행히도 내가 아는 한 Docker 또는 가상화를 사용하는 다른 솔루션에서는 작동하지 않습니다...

@SeveQ 전적으로 동의하며 여러 고유한 프로그래밍 환경을 쉽게 설정할 수 있기 때문에 모든 ML 실험에 Linux를 사용하는 것을 개인적으로 선호합니다. 이 가이드는 CPU 전용 환경에서도 실행할 수 있어야 하는 더 작은 데이터 세트를 가진 초보자를 위한 교육 세트와 예제로 Google에서 강의 자료를 실행하기 위한 것입니다.

@umarniz 좋아, 당신의 노력을 폄하하려는 것은 아닙니다. 기필코 아니다! 작성하시느라 수고 많으셨습니다! 다시 한번 감사합니다!

그건 그렇고, 이것을 언급하기만 하면... 이미 더 이상 그렇게 간단하지 않은 Deep MNIST 예제는 내 CPU에서 몇 시간이 걸리는 반면 내 GPU(GTX 980Ti)는 기껏해야 몇 초 만에 처리합니다. 네이티브 우분투에서. USB 스틱에 하나를 설정했습니다. 작동하지만 이중 부팅은 상당히 번거롭고 큰 의욕을 저하시키는 요소가 될 수 있습니다. UEFI 시스템의 최대 절전 모드 Windows는 Linux에서 NTFS 파티션의 데이터에 액세스할 때 매우 까다로울 수 있기 때문에 더욱 그렇습니다...

물론 Linux(Ubuntu)가 ML 작업에 가장 적합한 OS라는 데 전적으로 동의합니다. Linux(Ubuntu)가 이유가 있는 것이 아니라 대부분의 사람들이 사용하는 OS이기 때문입니다. 그러나 생계를 위해 ML을 할 뿐만 아니라 취미 생활을 하는 저와 같은 열성 팬에게는 여전히 단점이 있습니다. 예를 들어 게임과 같이 Windows에 의존하는 다른 취미도 병행하고 있습니다.

나는 그것이 내가 절대적으로 해결되기를 바라는 첫 번째 세계 문제라고 생각합니다.

@SeveQ 저도 그렇게 받아들이지 않았어요 :)

이중 부팅이 고통스럽다는 데 동의합니다. 몇 달 동안 Ubuntu로 완전히 옮겨야 했습니다. 그렇지 않으면 전환하기가 상당히 번거로워졌지만 bash 셸이 대용량 데이터 세트 작업을 위해 제공하는 기능이 마음에 듭니다.

내가 직접 TensorFlow에 대한 Windows 지원을 추가하는 데 도움을 줄 수 있는 방법을 알게 될 것입니다.

+1

@umarniz 좋은 소리. 불행히도 지금은 이 일에 전념할 시간이 없습니다. 졸업과 같은 다른 우선 순위... TensorFlow에 대한 Windows 지원은 이 문제에서 큰 도움이 될 것입니다. 저는 석사, 시스템 엔지니어, 기계 학습을 전문으로 하는 사람으로 졸업하고 있습니다.

이것에 대한 모든 업데이트

C++ 코드의 포트를 내부 분기로 만듭니다. 죄송합니다. 코드 분기의 종속성을 사용하므로 다시 게시할 수 없습니다. C++와 Python 사이에서 약간의 차이를 찾으십시오. 그러나 핵심 엔진은 Windows/Vc 환경에서 작동합니다.
하이

내 iPhone에서 보낸

2016년 1월 30일 오전 2시 46분에 datashinobi [email protected] 이 다음과 같이 썼습니다.

이것에 대한 모든 업데이트

—
이 이메일에 직접 회신하거나 GitHub에서 확인하세요.

Tensorflow를 사용하고 싶어하고 GPU 지원을 포기할 수 있는 모든 사람들을 위해 Docker가 포함된 Windows용 jupyter 노트북 지원으로 Tensorflow를 설치하는 방법 에 대한 블로그 게시물이 있습니다.

Bazel에 대한 Windows 지원 업데이트: Windows에서 Bazel이 작동하도록 하는 초기 패치 세트가 병합되었으며(bazelbuild/bazel#276 참조) @dslomov 가 Bazel이 Windows에서 자체적으로 부트스트랩 하도록 할 수 있었습니다.

Bazel 0.3 에서 Windows에 대한 실험적인 지원을 계획하고 있습니다. 진행 상황을 확인하려면 Bazel 문제 추적기에서 "Windows" 태그가 지정된 문제 를 참조하세요.

C:\Users\Desktop>도커 실행 -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow

로컬에서 'b.gcr.io/tensorflow/t ensorflow:latest ' 이미지를 찾을 수 없습니다.

docker: 데몬의 오류 응답: 레지스트리 끝점 https://bg 를 ping할 수 없습니다.
cr.io/v0/
v2 ping 시도 실패 오류: https://b.gcr.io/v2/ 가져오기: tcp 64.233.188로 전화 걸기
.82:443: I/O 시간 초과

Docker 없이 Windows에서 TensorFlow를 사용할 수 있다는 소식이 있습니까?
Linux와 Windows(MVS 프로젝트 생성) 모두에서 작동하는 CMake 빌드 프로세스를 제공하는 것이 얼마나 어려울까요?

CentOS 가상 머신에 tensorflow를 설치하기 위한 지침 을 작성했습니다. Docker 작업에 문제가 있는 경우 이것이 해결책이 될 수 있습니다.

여러분이 새로운 개발자 미리 보기 tensorflow를 사용하여 Windows에 bash를 설치하면 설치되고 작동합니다. 따라서 docker를 사용하지 않고 Windows에서 실행하는 데 사용할 수 있습니다. (그리고 더 많은 사람들이 사용하고 있기 때문에 아마도 Windows용 bash를 개선할 것입니다.)

정말 환상적입니다.
Windows에서 bash를 사용하는 것이 Windows에서 tensorflow를 사용하는 가장 큰 희망이었습니다.

가장 큰 질문은 GPU 드라이버를 사용할 수 있는지 여부입니다.

이것이 사람들이 Windows에 기본 텐서플로 설치를 요구하는 주된 이유입니다. 그렇지 않으면 cpu 지원은 docker 또는 Linux 가상 머신을 통해 괜찮습니다.

나는 그것에 대해 알지 못하지만 그것에 대해 Windows 팀에 문의해야 합니다.
사람들은 창을 통해 작동하도록 GUI 프로그램을 얻었지만 CPU를 사용하지 않습니다.
GPU는 현재 액세스 권한이 없다고 생각합니다.
2016년 4월 19일 오후 5시 37분에 "hayder78" [email protected] 이 작성했습니다.

정말 환상적입니다.
Windows에서 bash를 사용하는 것이 Windows에서 tensorflow를 사용하는 가장 큰 희망이었습니다.

가장 큰 질문은 GPU 드라이버를 사용할 수 있는지 여부입니다.

이것이 사람들이 기본 텐서플로 설치를 요구하는 주된 이유입니다.
창에서. 그렇지 않으면 cpu 지원은 docker 또는 Linux를 통해 괜찮습니다.
가상 기기

—
당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하거나 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -212156142

응. Windows에서 bash를 통해 실행되는 GUI 프로그램은 일반 GPU 드라이버를 사용한다는 것을 읽었습니다. 즉, nvidia 드라이버를 사용하지 않습니다.

Google이 Windows에서 내부적으로 텐서플로를 작업하고 있기를 기도합시다.

Windows용 bash가 충분히 성숙하고 버그가 없는 시간이 필요하다고 생각합니다. 그 동안에는 아마도 VM과 도커가 더 나은 선택이 될 것입니다.

저는 이제 tensorflow와 CNTK 중에서 선택을 하고 있습니다.

GPU를 포함한 Windows 기본 지원의 경우 +1.

@davidzchen 이 제공한 Bazel의 Windows 문제를 추적하는 링크가 작동하지 않습니다. 올바른 것은 https://github.com/bazelbuild/bazel/labels/category%3A%20windows 입니다.

(모두가 Windows 기본 지원 + GPU를 원하고 있다는 것을 알고 있습니다. 저도 기다리고 있지만 Windows용 Bazel이 안정화될 때까지 기다려야 합니다. Bazel 테스트를 돕고 Bazel에 기여하면 프로세스 속도가 빨라질 것입니다.)

GPU를 지원하는 Windows의 경우 또 다른 +1입니다. TF가 더 나은 옵션으로 보였지만 Windows에서 GPU 지원이 부족하여 Theano로 전환해야 했습니다. TF의 로드맵에 향후 릴리스에서 지원이 제공될 것인지에 대한 언급이 있으면 많은 연구자의 의사 결정에 도움이 될 것입니다.

+1

+1

흥미로운 뉴스 중 하나: @shanselman 은 Windows용 Bash에서 TensorFlow를 실행하는 방법에 대한 블로그 게시물 을 작성했습니다.

우리는 여전히 일류 Windows 지원을 제공할 계획이지만, 모험심이 강한 사용자는 중간에 시작할 수 있는 좋은 방법을 찾을 수 있습니다.

@mrry 안녕하세요 데릭 머레이,
Google 소프트웨어 엔지니어로서 tensorflow에 대한 기본 Windows 지원을 제공할 의향이 있다는 소식을 듣게 되어 기쁩니다. Google의 tensorflow 개발자 팀에 소속되어 있습니까?

적어도 지금은 희망이 있습니다.

대략적인 예상 베타 버전은 언제입니까?

또 다른 +1, 이런 일이 일어나는 것을 보고 매우 관심이 있습니다. Bazel이 실제로 Windows에서 실행되는 경우 TF가 실제로 플랫폼에서 컴파일됩니까? 아니면 네트워크, 파일 시스템 호출과 같은 다른 이식성 문제도 있습니까?

+1

여러분, 새 메시지에 "+1"을 쓰는 것보다 GitHub 반응 을 사용해 주시겠습니까? 지금은 이 스레드의 업데이트를 구독한 사람들에게 많은 스팸을 생성합니다. 감사 해요!

GitHub 반응에 +1!

bazel은 몇 가지 이름 오류(잘못된 문자 또는 매우 긴 명령)를 제외하고는 대부분의 시간 동안 Windows에서 작동하는 것 같습니다. 작동하는 bazel이 아닌 작동하는 Windows 텐서플로를 얻는 데는 확실히 문제가 있습니다. 지금까지 내가 가진 모든 오류는 다음과 같습니다.
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.
따라서 먼저 Windows용 빌드 규칙을 업데이트해야 한다고 생각합니다.

tensorflow의 공식 로드맵:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/resources/roadmap.md

Windows 지원은 향후 몇 개월을 목표로 하는 가까운 미래 로드맵의 일부입니다!

@Sabrewarrior bazel을 사용하여 Windows에서 tensorflow를 빌드하려고 시도했지만 구성 파일에서 일부 오류가 발생했습니다. 해당 파일의 일부를 Windows에서 지원하도록 변경하거나 추가했는지 궁금합니다.

@Fhrozen https://github.com/Sabrewarrior/tensorflow/blob/test/tf_win_env.txt
변경 없이 configure를 실행할 때 설치한 패키지입니다. Windows 10 시스템에서 python 2.7이 설치된 msys2에서 이것을 실행하고 있습니다.

@Sabrewarrior 답변 감사합니다. 확인해보니 폴더 이름의 공백이 문제였습니다.
이제 cuda 버전에서 이 오류가 발생했습니다.

`호스트 컴파일러로 사용할 gcc nvcc를 지정하십시오. [기본값은 /mingw64/bin/gcc입니다.]:
사용하려는 Cuda SDK 버전(예: 7.0)을 지정하십시오. [시스템 기본값을 사용하려면 비워 둡니다]: 7.5
CUDA 7.5 툴킷이 설치된 위치를 지정하십시오. 자세한 내용은 README.md를 참조하십시오. [기본값은 /usr/local/cuda입니다.]: C:/CUDA/v7.5
사용하려는 Cudnn 버전을 지정하십시오. [시스템 기본값을 사용하려면 비워 둡니다]: 4.0.7
cuDNN 4.0.7 라이브러리가 설치된 위치를 지정하십시오. 자세한 내용은 README.md를 참조하십시오. [기본값은 C:/CUDA/v7.5입니다.]: cuda/
구축하려는 Cuda 컴퓨팅 기능의 목록을 쉼표로 구분하여 지정하십시오.
장치의 컴퓨팅 기능은 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus에서 찾을 수 있습니다.
각 추가 컴퓨팅 기능은 빌드 시간과 바이너리 크기를 크게 증가시킵니다.

Cuda 설정에는 다음이 포함됩니다.
쿠다 설정하기
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': 해당 파일 또는 디렉터리가 없습니다.
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.props': 해당 파일이나 디렉터리가 없습니다.
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': 해당 파일 또는 디렉터리가 없습니다.
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.targets': 해당 파일이나 디렉터리가 없습니다.
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/CUDA': 해당 파일 또는 디렉터리가 없습니다.
ln: fallo al crear el enlace simbólico '../../../third_party/gpus/cuda/extras/visual_studio_integration/MSBuildExtensions/7.5.xml': 해당 파일 또는 디렉터리가 없습니다.
xargs: bash: 상태 255로 완료; 낙태
`

@Fhrozen AFAIK Windows에서 CUDA용 컴파일러로 gcc를 사용할 수 없습니다. Visual C++ 컴파일러만 Windows의 CUDA에서 지원됩니다( 여기 참조 ).

+1

다시! 쓸데없는 _+1_ 댓글을 만들지 마세요! 대신 github 반응을 사용하십시오!

+1

그만 +1!!!

반복합니다. $%{^¥ 사케를 위해 +1을 중지합니다! 이 후에 +1 댓글을 남기는 사람은 바보입니다! :-P Github 반응을 사용하세요, 젠장!

누군가 나에게 일종의 중재자 자격을 줄 수 있습니까? 쓸모없는 +1 댓글에서 이 문제를 해결하고 싶습니다.

안녕하세요 팀입니다. CUDA를 통한 GPU 지원으로 Windows(10, 추측)에서 TensorFlow를 사용할 수 있으려면 어떤 작업을 수행해야 하는지 이해하려고 합니다. 내가 지금까지 알고 있는 바에 따르면 Docker는 호스트의 GPU에 액세스할 수 없기 때문에 Docker를 배제하고 Visual Studio의 cl.exe(Windows용 Bazel이 사용하는 것)를 사용해야 합니다.

그렇다면 Windows용 Bazel만 진행해야 하는 건가요? 여기에서 유일하게 만족스럽지 못한 종속성이 있습니까? 어떤 점에서든 수정되어 기쁩니다.

Windows에서 Bash를 켜려면 Linux용 Windows 하위 시스템(베타) 을 확인해야 하는 것 아닌가요? 그러나 Windows 기능 대화 상자에서 이 메뉴를 찾을 수 없습니다. 여기 저기 가이드를 따르고 있습니다 .
Windows 기능 대화 상자에서 Hyper-V 확인란을 선택해야 합니까?
이미 설정에서 개발자 모드를 켰습니다.

이러한 Windows 베타 bash 기능을 포기하고 내키지 않게 Docker를 사용해야 하는 것 같습니까?

@off99555 Windows 10에는 최신 미리 보기 릴리스(Fast Ring)가 있어야 합니다. 빌드를 확인하십시오. ~14000보다 낮으면 아직 이 기능이 없는 것입니다. (이 업데이트는 GA 8월 2일 예정)

안녕하세요,

Tensorflow Windows 지원을 위해 msys2 바이너리가 아닌 Windows 바이너리를 빌드할 수 있습니까? 이것은 대부분의 사용자 컴퓨터에서 실제 배포가 가능하기 때문에 의미가 있습니다.

이것이 가능하지 않다면 이 목적을 위해 라이브러리의 예측 통과/전달 통과의 제거된 버전을 배포할 수 있습니까? 나는 Linux에서 잘 훈련할 수 있지만 실제 예측 프로세스를 위해 msys2가 없는 일반 Windows 상자에 배포할 수 있기를 원합니다. 이것이 로드맵에 있습니까?

CNTK가 하는 일을 보면:
https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Native-Evaluation-Interface

그들은 제거된 DLL을 사용하여 평가/예측을 수행하는 훨씬 쉬운 방법을 가지고 있습니다. Windows용 Tensorflow에서도 이와 같은 것을 사용할 수 있습니까(그리고 내가 상상할 수 있는 다른 플랫폼에서는 매우 유용할 것입니다).

감사 해요!

왜 Windows가 아닌 Mac OS에 대한 지원을 추가했는지 이해가 되지 않습니다. 대부분의 Mac에서는 일반 CUDA GPU를 사용할 수 없습니다. 딥 러닝 교육에 쓸모없는 플랫폼입니다.

팀에서 기본 Windows 지원에 대한 견적을 알려주실 수 있습니까?

@mrry 는 이에 대해 적극적으로 노력하고 있으며 특정 질문이 있는 경우 이에 대한 추가 업데이트를 제공할 수 있습니다.

@aselle 유용한 업데이트에 감사드립니다. 감사합니다!

@mrry 안녕하세요, Windows 구현의 세부 사항은 어떻게 출시될 예정입니까?

1) 앱/도구로 구축할 수 있는 VS2015 솔루션이 (이상적으로) 있습니까? VS 솔루션을 생성하는 cmake 메서드도 작동합니다.

2) 이것은 정적으로 링크되거나 동적으로 링크되는 라이브러리가 될 것입니까?

3) 도구/앱과 함께 배포하는 데 사용할 수 있는 경량 전달/평가 모듈/라이브러리가 있습니까?

C++ 독립 실행형 앱으로 tensorflow를 배포하는 것과 관련하여 찾을 수 있는 현재 리소스는 다음과 같습니다.
https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.7ejb8h7zk

내 주요 관심사는 여기에 명시된 내용입니다.
"이 간단한 예제에서도 빌드가 103MB로 엄청나게 커졌습니다. 이 중 대부분은 TensorFlow, CUDA 지원 및 우리가 절대 사용하지 않는 수많은 종속성을 위한 것입니다. C++ API가 현재 많은 기능을 지원하지 않기 때문에 특히 그렇습니다. TensorFlow API의 상당 부분이 Python 전용이므로 TensorFlow(예: 공유 라이브러리)에 연결하는 더 좋은 방법이 있을 수 있지만 아직 작동하지 않습니다."

특히 GPU 지원이 실제로 필요하지 않은 정방향 통과/평가의 목적을 위해 큰 정적 라이브러리를 연결하는 더 좋은 방법이 있다면.

감사 해요!

@mrry 다른 사람들이 이 일에 어떻게 참여할 수 있습니까? 가능한 한 빨리 Windows에서 TensorFlow를 실행하도록 하려면 어떻게 해야 하나요? 최소한 우리는 테스트와 버그 보고를 도울 수 있습니다.

+1

Windows에 대한 업데이트가 있습니까? GPU도 사용할 수 있도록 기본적으로 실행하려면 무엇이 필요합니까?

윈도우 지원이 필요합니다!!!!
팀에서 기본 Windows 지원에 대한 견적을 알려주실 수 있습니까?

창문이 없습니까? 왜요? 적어도 CPU 전용 버전?

다음은 이 Windows 지원 문제에서 발생하고 있다고 생각되는 사항에 대한 요약입니다.

Tensorflow는 소스에서 빌드하기 위해 Bazel 이 필요합니다. 제가 틀리지 않는다면 Bazel은 GNU Make와 같은 빌드 시스템이지만 컴파일러는 아닙니다.

코드를 간략하게 스캔하면서 본 것을 기반으로 Tensorflow 자체의 소스 코드는 스레딩과 같은 작업에 대부분 표준 C++ 라이브러리를 사용하므로 Windows에서 컴파일하는 데 문제가 없을 것입니다. 사용하는 필수 타사 라이브러리는 모두 Windows를 지원합니다.

따라서 소스코드 자체가 아닌 Windows용 빌드 방식이 부족한 것이 가장 큰 문제라고 생각합니다. Bazel 대신 CMake를 사용하여 빌드하는 작업이 있지만 아직 완료되지 않았습니다. 누군가 Bazel 빌드 규칙을 CMake로 변환할 수 있다면 Windows에서 빌드할 수 있을 것이라고 생각합니다.

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

Windows에 대한 안정적인 Bazel 지원은 아직 갈 길이 멉니다.

여기에서 내가 실수했다면 저를 수정하십시오.

@eiva CPU만 지원하려면 가상 머신에서 Tensorflow를 실행할 수 있습니다. 문제 없이 Windows 10 호스트의 Ubuntu 14에서 실행했습니다.

@rongjiecomputer 솔직히 왜 Bazel을 사용했는지 궁금합니다...

@eiva Windows 호스트에서 사용할 수 있는 준비된 Docker 컨테이너도 있습니다. 즉시 사용할 수 있습니다. GPU 지원 없이 tensorflow로 작업하는 것은 그다지 재미가 없습니다. 멋진 물건을 위해서는 최소한 하나의 GPU가 필요합니다. 물론 GPU 없이 선형 또는 로지스틱 회귀와 같은 기본 항목을 실행할 수 있습니다. 그러나 그것은 tensorflow의 긴 슈트가 아닙니다. 기본적으로 GPU가 필요한 딥 러닝 작업을 위해 만들어졌습니다.

@marklit 이미 이런 식으로 사용하고 있지만 대부분의 내 앱은 Windows에서 실행되고 대부분의 개발은 Windows에서 진행됩니다. 시스템의 다른 부분으로 무언가를 할 때마다 OS를 전환하는 것이 쉽지 않습니다...

@루롱
당신의 추측이 맞습니다!
https://www.quora.com/Why-did-Google-decide-to-use-Bazel-with-TensorFlow/answer/Derek-Murray-3

2016년 9월 12일 오후 12:17 "Eugene Ivanchenko" 알림 @github.com
썼다:

@marklit https://github.com/marklit 이미 이 방법을 사용하고 있지만 대부분
내 앱이 Windows에서 실행되고 있으며 대부분의 개발이 진행 중입니다.
windows... 작업할 때마다 OS를 전환하는 것은 쉽지 않습니다.
시스템의 다른 부분...

—
이 스레드에 가입했기 때문에 이 메시지를 받고 있습니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -246239719,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AEBIBhhA-t1MrFnddm5k-wER0KAm_p30ks5qpNJTgaJpZM4GexU4
.

Windows용 TensorFlow에 관심을 가져주셔서 감사합니다! 우리는 두 가지 주요 측면에서 진전을 이루고 있습니다.

1. TensorFlow의 Bazel BUILD 파일을 Windows에서 작동하도록 조정. 최근 @meteorcloudy 의 해당 방향(예: #4449)의 pull 요청을 보았을 수 있으며 최종 계획은 Windows에서 Bazel을 사용하여 TensorFlow 빌드를 완벽하게 지원하는 것입니다.
2. Visual C++ 2015 컴파일러로 빌드하도록 TensorFlow 런타임을 수정합니다. 나는 이 노력을 해왔고, HEAD와 내 작업 브랜치 사이의 차이는 나날이 작아지고 있습니다. 지금은 CMake를 사용하여 Visual Studio/MSBuild를 사용하여 TensorFlow를 빌드하고 있지만 BUILD 파일이 플랫폼 간 작동할 때 Bazel로 전환할 계획입니다.

바이너리 PIP 패키지와 Windows에서 TensorFlow를 빌드하기 위한 지침과 함께 곧 발표할 예정입니다. 그동안 공유할 소식이 있으면 이 문제를 업데이트하겠습니다.

@kestrelm 의 특정 질문 에 대한 답변:

1. 저는 현재 CMake를 사용하여 여러 프로젝트가 있는 VS 솔루션을 생성하고 있으며 이를 위의 항목 (2)의 일부로 병합합니다.
2. 최소한 런타임과 모든 커널을 포함하는 Python 확장 DLL( tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so 에 해당)을 생성하고 정적으로 링크된 C++ 바이너리( tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc 에 해당)를 빌드하기 위한 지침을 제공할 수 있습니다. ).
3. 초기 릴리스의 일부는 아닐지라도 이러한 기능(C API 뒤의 DLL에 있는 추론 관련 커널의 Android 하위 집합과 같은 것)을 사용하여 런타임 버전을 쉽게 만들 수 있습니다. 그러나 빌드 파일을 수정하여 이러한 속성을 가진 대상을 만드는 것은 가능하며 그렇게 하려는 모든 사람을 기꺼이 돕겠습니다.

멋진 작업, @mrry!

바이너리 PIP 패키지와 Windows에서 TensorFlow를 빌드하기 위한 지침과 함께 곧 발표할 예정입니다.

그 발표가 언제일지 대략적인 예상을 할 수 있습니까? 기다릴 수 없어!

@mrry : Derek, 확실한 업데이트입니다. 나머지 메이크파일/컴파일러 프레임워크가 굳어지기 전에 바이너리 GPU 릴리스(베타)가 있습니까? 적어도 사람들은 Python API에 대해 시험해 볼 수 있습니다 ...

친애하는 전문가:

Windows 10의 소스 코드에서 tensorflow를 빌드하려고 했습니다. bazel이 Windows에서 이미 지원되지만 안정적이지 않을 수 있다고 보고합니다. 그럼에도 불구하고 나는 일하는 것을 얻었다.
그러나 tensorflow를 빌드하려고 할 때 두 가지 문제가 있습니다. 먼저 "bazel clean --expunge_async"가 권한 문제로 실패했음을 나타냅니다. 그렇게 심하지 않다고 합니다. 다음 문제는 빌드를 차단하기 때문에 조금 중요합니다. 다음과 같이 보고합니다.

...
정보: 대상 1개를 찾았습니다...
INFO: 'logfile'에 대한 재구축 설명 작성 중
오류: '@local_config_cuda// cuda:lib64/libcublas.so ' 입력 파일이 없습니다.
오류: C:/tensorflow/tensorflow/tools/pip_package/ BUILD:23 :1: //tensorflow/tools/pip_ package:build_pip_package : 입력 파일 '@local_config_cuda// cuda:lib64/libcublas.so '가 없습니다.
대상 //tensorflow/tools/pip_ package:build_pip_package 빌드 실패
오류: C:/tensorflow/tensorflow/tools/pip_package/ BUILD:23 :1 1 입력 파일이 존재하지 않습니다.
정보: 경과 시간: 34.644초, 임계 경로: 1.52초

실제로 구성 과정에서 GPU 지원을 의도적으로 비활성화했는데 왜 CUDA와 관련된 동적 라이브러리를 로드하려고 합니까?

GPU 지원을 비활성화했기 때문에 스텁 라이브러리는 크기가 0이고 DLL 파일 확장자를 사용하여 올바르게 생성됩니다. 그러나 오류 메시지와 같이 CUDA 관련 라이브러리를 로드해야 하는 요구 사항이 어디에서 발생했는지 모르겠습니다. 여러 파일을 확인했지만 여전히 모릅니다. 한편, SO 파일 대신 DLL 파일을 찾아야하기 때문에 파일이 잘못 작성되었다고 생각합니다. 그러나 나는 여전히 단서가 없습니다.

누구든지이 문제에 대한 아이디어가 있습니까? 정말 감사합니다.

병합된 PR #4778에서 보셨겠지만 이제 CMake를 사용하여 Windows에서 TensorFlow를 빌드하기 위한 예비 지원이 제공됩니다. C++ 예제 트레이너 프로그램에서 사용하기 위한 CPU 전용 버전의 TensorFlow 및 Python용 PIP 패키지 빌드를 지원합니다. Windows의 소스에서 TensorFlow를 빌드하는 방법에 대한 자세한 내용과 지침은 CMake readme 를 참조하세요.

이것은 알파 품질의 코드이며 이 초기 버전에 버그가 있을 것으로 예상합니다. 하나를 찾으면 특정 문제에 대한 새로운 GitHub 문제를 제기하십시오.

이제 Windows에서 TensorFlow에 대한 GPU 지원을 받고 Windows 및 Linux용 공통 Bazel 기반 빌드로 전환하는 데 초점을 맞춥니다. 다른 기능 요청이 있는 경우 새로운 GitHub 문제를 제기하세요.

이 미리 빌드된 프로젝트 https://github.com/shishaochen/TensorFlow-0.8-Win 을 사용하고 있었지만 GPU를 지원하지 않습니다.

@mrry 안녕하세요, Derek, TensorFlow에 대한 기여에 감사드립니다.
@cesardelgadof 안녕하세요, Cesar, 정보 감사합니다.

그러나 이전에 Windows 플랫폼에서 TensorFlow 빌드를 방해했던 장애물은 Windows에서 bazel을 사용할 수 없다는 점이라고 생각합니다. 이제 사용할 수 있기 때문에 안정적이지 않을 수 있으므로 bazel을 사용하여 TensorFlow를 빌드할 때 미리 문제를 해결하는 것이 좋습니다.

저는 개인적으로 Google 직원들이 Windows에서 기본 빌드를 지원할 계획이 있다면 아마도 bazel을 선택할 것이라고 생각합니다. 공식 솔루션이 제공되면 사람들은 cmake에서 bazel로 전환할 것입니다. 그래서 그런 날이 있다면 왜 우리는 그 날이 일찍 오도록 함께 일합니까?

그럼에도 불구하고 나는 cmake 버전을 시도하고 다른 누군가가 bazel 빌드 시스템도 시도할 수 있기를 바랍니다. 아마도 우리는 불쾌한 오류의 원인을 알아내고 잘못 작성된 구성 파일을 찾을 수 있을 것입니다.

모두 감사합니다.

@mrry 큰 기여에 감사드립니다! 나는 당신의 지시를 따르려고 노력했습니다. 다음과 같이 실패할 때까지 모두 완벽하게(약 45분 동안) 작동하는 것 같습니다.

"C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft\NuGet\Microsoft.NuGet.targets (186,61)"의 BeforeTargets 특성에 나열된 대상 "BeforeGenerateProjectPriFile"은 프로젝트에 존재하지 않으며 무시됩니다.
프로젝트 "H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_python_build_pip_package.vcxproj"(기본 대상) 빌드 완료 -- 실패.

"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_python_build_pip_package.vcxproj"(기본 대상) (1) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\pywrap_tensorflow.vcxproj"(기본 대상) (3) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_cpu.vcxproj"(기본 대상) (4) ->
"H:\PycharmProjects\tensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_framework.vcxproj"(기본 대상) (5) ->
(CustomBuild 대상) ->
C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V140\Microsoft.CppCommon.targets(171,5): 오류 MSB6006: "cmd.exe"가 코드 1과 함께 종료되었습니다. [H:\PycharmProjects \티
ensorflow\tensorflow\contrib\cmake\build\tf_core_framework.vcxproj]

30 Warning(s)
1 Error(s)

@laudney 시도해 주셔서 감사합니다. 오류가 발생하여 유감입니다! 이 문제는 구독자가 많기 때문에 이 문제에 대한 수정 사항을 추적하기 위해 문제 #4798을 만들었습니다.

@mingyr 우리는 가능한 한 빨리 Bazel을 사용하여 Windows에서 TensorFlow를 구축하기를 바랍니다. @meteorcloudy 는 이를 실현하기 위해 엄청난 노력을 기울이고 있으며 Bazel이 Windows에서 //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer 를 빌드할 수 있도록 하는 PR #4796을 보냈습니다. 곧 병합하는 것을 목표로 하고 있습니다.

@mrry #4798 덕분에 이제 빌드가 잘 되고 python whl 설치도 테스트되었으며 지금까지 문제가 발견되지 않았습니다.

곧 conda에서 tensorflow를 볼 수 있기를 바랍니다.

Docker/VirtualBox는 매우 나쁜 솔루션이므로 가상화된 환경에서 Tensorflow를 사용하십시오. Tensorflow는 기본적으로 Windows에서 실행되어야 합니다. (그리고 대부분이 Python으로 코딩되어 있기 때문에 Windows용 배포판을 만드는 데 문제가 없어야 합니다.)

안녕하세요 여러분! @mrry 에서 언급했듯이 저는 Bazel을 사용하여 TensorFlow Windows 빌드를 작업 중입니다. PR #4796과 PR #4874가 병합되어 이제 C++ 예제 트레이너가 Windows에서 Bazel 0.3.2 로 빌드됩니다!

다음은 Windows에서 Bazel을 사용하여 TF를 빌드하는 방법에 대한 간단한 지침입니다.

• Windows에 Bazel 설치( 설치 지침 )
• MSVC로 C++를 빌드 하기 위해 Bazel이 필요로 하는 환경 설정
• TF 저장소 복제, MSYS에서 ./configure 실행
• bazel build -c opt --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures 실행

편의상 ~/.bazelrc 에 빌드 옵션을 넣을 수 있습니다.

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 

알려진 문제는 Bazel의 MSVC 래퍼 스크립트 가 Bazel 0.3.2에서 python3을 지원하지 않지만 https://github.com/bazelbuild/bazel/commit/ce5c33dd7e96aff0cf1eb993edd41a5fe8c423f2에서 이미 수정되었다는 것입니다. BAZEL_PYTHON 를 python 2.7 바이너리로 설정하거나 HEAD에서 Bazel을 빌드하여 해결할 수 있습니다.

Bazel을 사용하여 C++ 예제 트레이너를 빌드하는 데 내 컴퓨터(Windows 7, CPU 2.9GHz, RAM 64G)에서 약 20분이 소요되며 일부 소스 파일(예: array_ops.cc )을 변경한 후 증분 빌드는 약 1분입니다.

또한 Bazel을 사용하여 Windows에서 python PIP 패키지를 빌드하는 데 약간의 진전이 있으며 가능한 한 빨리 PR을 보내겠습니다.

Windows에서 Bazel로 TensorFlow를 빌드하고 개선할 점을 알려주세요!

@meteorcloudy , 안녕, 윤:
C++ 예제 트레이너는 Windows에 설치된 사전 빌드된 bazel 바이너리로 빌드해야 합니다. 아니면 최신 git 버전의 bazel과 동기화하고 사용자 정의 빌드된 bazel을 사용할 수 있습니까?

실제로 두 번째 방법을 선택하고 고객 빌드 bazel을 사용하지만 다음과 같이 불평합니다.

오류: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: 출력 'tensorflow/core/example e/example.pb.h'가 생성되지 않았습니다.
오류: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: 출력 'tensorflow/core/example e/example_parser_configuration.pb.h'가 생성되지 않았습니다.
오류: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: 출력 'tensorflow/core/example e/example.pb.h'가 생성되지 않았습니다.
오류: C:/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:108 :1: 출력 'tensorflow/core/example e/feature.pb.h'가 생성되지 않았습니다.
......

내가 취한 빌드 절차:
$ cd c:/텐서플로
$ export JAVA_HOME="$(ls -d C:/Program\ Files/Java/jdk* | 정렬 | tail -n 1)"
$ 내보내기 BAZEL_SH=c:/tools/msys64/usr/bin/bash.exe
$ export BAZEL_VS="C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 14.0"
$ 내보내기 BAZEL_PYTHON=C:/Python27/python.exe
$ 내보내기 PATH=$PATH:/c/Python27:/c/Python27/Scripts:/c/tools/swigwin-3.0.10:/c/bazel/output

./구성

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

어떠한 제안?

감사 해요.

@meteorcloudy 안녕 윤,

비슷한 절차를 따랐지만 다음 오류가 발생합니다.
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/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: 프로세스가 상태로 종료됨 1.
azel-out/vc_14_0_x64-opt/genfiles/external/protobuf/src: 경고: 디렉터리가 존재하지 않습니다.

폴더를 확인했는데 protobuf에 src 디렉토리가 없습니다. 또한 bazel_out/host/bin/external/에는 grpc 폴더가 없습니다(grpc_cpp_plugin.exe 파일이 없음).

이 오류는 tensorflow/core의 파일이 생성되지 않는다는 여러 오류가 뒤따릅니다.

문제를 해결하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?

감사 해요

@mingyr @karthiek Bazel과 함께 TF를 구축해 주셔서 감사합니다!
불행히도 http://ci.bazel.io/job/TensorFlow/ 에 따르면 HEAD에서 Bazel을 사용하여 Linux에서 TF 빌드가 실패하고 비슷한 오류가 발생합니다. 우리는 그것을 수정하고 있습니다. 한편 Bazel 0.3.2 로 다시 시도할 수 있습니까?

@meteorcloudy 안녕 윤:

"Bazel 0.3.2로 다시 시도할 수 있습니까?"은(는) 무슨 뜻인가요?

공식 사전 빌드된 Windows 바이너리를 의미합니까, 아니면 최신 버전의 bazel과 동기화하고 내 빌드를 사용할 수 있습니까?

사실 나는 이미 최신 버전의 bazel과 동기화하고 내 빌드를 사용합니다. 문제가 아직 보류 중인지 확인하기 위해 공식 사전 빌드 바이너리를 시도해야 한다고 표시하면 친절하게 알려주세요.

BR

@mingyr 예, "공식 사전 빌드 바이너리"를 의미합니다. HEAD에 동기화한 후에도 동일한 오류가 발생합니다.
https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1929 를 참조하십시오.

@meteorcloudy 안녕하세요, 윤

제안해 주셔서 감사합니다. 미리 컴파일된 0.3.2 바이너리를 사용해 보았는데 tutorialilas_example_trainer.exe 파일을 컴파일하고 생성할 수 있었습니다.

@karthiek 성공해서 다행입니다! 얼마나 걸렸어? CMake 빌드보다 빠릅니까?

@meteorcloudy 약 15분이 걸렸습니다(Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz). 어제는 Windows에서 텐서 흐름을 빌드할 필요가 있었습니다. 그래서 마지막으로 알려주신 방법을 직접 시도해 봤습니다. CMake를 사용하여 빌드하지 않았습니다.

안녕하세요, @meteorcloudy 접근을 시도했지만 아래와 같은 오류가 발생했습니다. 누구든지 도와줄 수 있습니까?

bazel 빌드 -c opt --cpu=x64_windows_msvc --host_cpu=x64_windows_msvc //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures
정보: 분석 대상 //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer.
정보: 대상 1개를 찾았습니다...
ERROR: C:/Programming/tensorflow/tensorflow/core/ BUILD:1064 :1: genrule //tensorflow/ core:version_info_gen 실행 실패: bash.exe 실패: 명령 실행 오류
cd C:/tools/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/execroot/tensorflow
SET 경로=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:\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 소스 외부/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: 상태 1로 종료된 프로세스
역추적(가장 최근 호출 마지막):
파일 "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", 258행,
생성(인수.생성)
파일 "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py", 라인 210, 생성
git_version = get_git_version(데이터["경로"])
get_git_version의 "tensorflow/tools/git/gen_git_source.py" 줄 151 파일
"--long", "--dirty", "--tags"]).strip()
파일 "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", 566행, check_output
프로세스 = Popen(stdout=PIPE, _popenargs, *_kwargs)
파일 "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", 710행, 초기화
틀리다, 틀리다)
파일 "C:\WinPython-64bit-2.7.10.2\python-2.7.10.amd64\lib\subprocess.py", 958행, _execute_child
시작 정보)
WindowsError: [오류 2] 시스템이 지정된 파일을 찾을 수 없습니다.
오류: C:/tools/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/external/jpeg_archive/ BUILD:74 :1: 선언된 출력 'external/jpeg_archive/jconfig.h'가 genrule에 의해 생성되지 않았습니다. 이것은 genrule이 실제로 이 출력을 생성하지 않았기 때문일 수 있습니다. 또는 출력이 디렉토리이고 genrule이 원격으로 실행되었기 때문일 수 있습니다(선언된 파일 출력의 내용만 원격으로 실행되는 genrule에서 복사됨)
오류: C:/tools/msys64/var/tmp/Bazel/s5nfxnhX/external/gif_archive/ BUILD:35 :1: 선언된 출력 'external/gif_archive/windows/unistd.h'가 genrule에 의해 생성되지 않았습니다. 이것은 genrule이 실제로 이 출력을 생성하지 않았기 때문일 수 있습니다. 또는 출력이 디렉토리이고 genrule이 원격으로 실행되었기 때문일 수 있습니다(선언된 파일 출력의 내용만 원격으로 실행되는 genrule에서 복사됨)
대상 //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer 빌드 실패
정보: 경과 시간: 4.967초, 임계 경로: 0.96초
실패: 빌드가 성공적으로 완료되지 않았습니다.

@bssrdf 증상은 https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463과 유사합니다.
작업 공간이 C: 드라이브에 없는 경우 중단되는 Windows의 bazel의 알려진 문제입니다.

이 경우 해결 방법은 접합을 만드는 것입니다. tensorflow 체크아웃이 d:\src\tensorflow 에 있으면 다음이 작동해야 합니다.

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

https://github.com/bazelbuild/bazel/issues/1463#issuecomment -251967323 참조
불편을 드려 죄송합니다. 최대한 빨리 수정하겠습니다.

@bssrdf 흠 두 번째로 보면 그렇지 않을 수도 있습니다. PATH에 git 가 없을 수 있습니까?

@meteorcloudy 안녕하세요, 윤:

또한 미리 컴파일된 bazel 바이너리 버전 0.3.2를 사용하여 C++ 예제 트레이너를 컴파일하는 데 문제가 없음을 확인합니다.

내 노트북은 오래된 노트북이고 다른 작업을 실행하므로 벤치마킹 관점에서 컴파일 시간은 말도 안됩니다.

작업에 감사드리며 Windows에서 python PIP 패키지를 컴파일하는 방법을 살펴보세요.

BR

@mingyr 멋지네요 !
그러나 모든 사람을 위한 알림입니다. 예제 트레이너는 TF HEAD에서 빌드할 수 없습니다. 내 수정 사항이 어떤 이유로 be3bc472a52571a83f048479d6a4fa528b5a495e로 되돌려졌기 때문입니다.
좋은 소식은 Bazel을 사용하여 Python PIP 패키지를 빌드하는 것이 거의 완료되었다는 것입니다! PR #4942를 참조하십시오.

@dslomov 답변 감사합니다. 제안한 대로 bazel non-c: 드라이브 작업 공간 문제를 해결해야 했습니다. Windows용 git을 설치했으며 git은 MSYS2의 PATH에서 볼 수 있습니다.

방금 bazel 빌드 명령을 다시 실행했는데 기적처럼 작동하고 있습니다. 어제 무슨 일이 있었는지 모르겠어요. 어쨌든 이것은 Windows 10 홈, VS 2015 커뮤니티 에디션, 사전 빌드된 bazel 0.3.2 및 Winpython-2.7.10.2에서 성공을 확인하는 또 다른 것입니다.

윤씨의 노고에 감사드립니다.

@meteorcloudy , 절차에 따라 GPU 버전을 빌드할 수 있습니까(물론 bazel 빌드 변경 포함)?

@mrry Hi Derek, 기여해 주셔서 감사합니다. 하지만 텐서보드에 이 문제가 있는데 작동하지 않습니다.

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 코드가 아직 Windows에서 GPU를 지원하지 않기 때문에 아마도 아닐 것입니다. @mrry 는 MSVC로 TF 코드를 컴파일하는 모든 작업을 수행했으며 GPU 지원을 수정하는 데 주력해 왔습니다.

프로덕션 사용을 위한 ETA에 대해 교육받은 추측이 있습니까?

Windows에서 Bazel을 사용하는 사람들과 관련이 있는 것 같기 때문입니다. 설치를 쉽게 하기 위해 초콜릿 패키지를 만들었습니다. https://chocolatey.org/packages/bazel. 사용해 보시고 문제가 있는 경우(새 것입니다.) bazelbuild/bazel에서 트윗하거나 문제를 제기하십시오.

@mrry 및 @guschmue 덕분에 GPU 지원이 중단되었습니다.
지침은 readme 에서 업데이트됩니다.

누구든지 Windows에서 컴파일하고 PIP 패키지를 만들 수 있습니까? 감사합니다. :)

마스터(66f979714c9a8582059f383ec1505d13c9e8c523)는 Windows CPU 및 GPU에서 정상적으로 빌드되어야 합니다. 지침은 tensorflow/contrib/cmake/README.md에 있습니다(지금은 cmake 3.6 사용).

Tensorboard가 포함되어 있지 않습니까? 작동하지 않기 때문입니다.

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'

일부 python 모듈이 pip에서 누락되었습니다. 예, contrib 및 tensorboard 중 일부는 cmake로 빌드할 때 휠에 복사되지 않습니다.
tf_python.cmake에 옵션을 추가하거나 합병증이 있는지 확인하겠습니다.

지침에 따라 Python용 tensorflow를 컴파일했지만 내 GPU에서 tf.nn.conv2d 를 사용할 때 cudnn 에서 발생하는 충돌이 발생합니다.

충돌을 일으키는 샘플 코드는

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))]})

이로 인해 python 프로세스가 중단되고 jupyter 콘솔에 이 출력이 표시됩니다.

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 의 다른 버전을 시도하면서 어슬렁거리는 동안 코드가 한 번 작동하도록 할 수 있었고 GPU가 사용 중임을 확인했지만 cudnn 의 모든 버전을 시도한 후에도 두 번째로 작동하게 만드는 운이 없었습니다.

당신의 스크립트를 시도하고 그것은 나를 위해 작동합니다. 우리는 cudnn5.1로만 테스트했으며 이전 버전은 모두 모릅니다.
cudnn5.1을 새로 설치하고 이를 사용하여 빌드하고 PATH의 cudnn64_5.dll이 5.1인지 확인합니다.
확인해야 할 또 다른 사항: 여유 메모리가 예상보다 약간 낮습니다. 장치가 열려 있는 실행 중인 다른 파이썬이 있습니까?

나는 신선한 cudnn을 다운로드하고 PATH( cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 )에서 깨끗한 재구축을 시도했지만 시가는 없었습니다. 이 다운로드의 cudnn64_5.dll 는 '파일 버전': 6.14.11.8000 이고 '파일 설명': NVIDIA CUDA 80.0.29 CUDNN Library 입니다.

CUDA 8.0 경로의 cublas64_80.dll '파일 버전'은 같지만 '파일 설명': NVIDIA CUDA 80.0.45 BLAS Library

cufft64_80.dll 및 curand64_80.dll 에도 일치하는 '파일 버전'이 있지만 '파일 설명'에서 8.0.44 입니다.

내가 설치한 GPU 드라이버는 최신 CUDA 드라이버의 369.30 버전이고 System32의 nvcuda.dll 에는 '파일 버전': 6.14.13.6930 및 '파일 설명': NVIDIA CUDA 80.0.44 driver 이 있습니다.

나는 낮은 장치 메모리가 단지 3.5GB의 유용한 메모리가 있고 CUDA가 마지막 0.5GB를 사용하는 것을 좋아하지 않는 970을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다.

나는 동일한 cudnn 버전을 가지고 있으며 잘 작동합니다. tf 트리에는 많은 conv python 테스트가 있으며 모두 통과하고 있습니다. 저는 주로 테스트용으로 970을 사용합니다. 귀하의 로그는 cudnn을 초기화하는 데 문제가 있다고 구체적이었습니다. 초기화 코드를 살펴보겠습니다.

확인 문제는 드라이버 문제인 것 같습니다. 비디오 드라이버를 다시 시작할 때마다 cudnn과 convolution을 성공적으로 사용할 수 있습니다(장치 관리자 비활성화 후 활성화 사용). 그러나 한 프로세스에서 사용한 후에는 향후 사용이 초기화되지 않습니다.

또한 cudnn이 초기화되면 다른 프로세스에서 드라이버 관련 충돌이 발생한다고 생각합니다.

업데이트: 그래픽 드라이버를 제거하고 다시 설치했으며 이제 cudnn이 있는 하나의 프로세스(jupyter 커널)가 올바르게 작동하도록 할 수 있지만 해당 커널을 닫을 때까지 다른 커널에서 cudnn을 사용하려는 모든 시도에서 동일한 충돌이 발생합니다. 작동 중인 커널을 다시 시작하면 드라이버를 다시 로드하지 않고도 다른 커널에서 코드를 실행할 수 있습니다.

나를 위해 컴파일되었지만 gen_git_source.py 파일의 150행에 shell=True를 추가해야 했습니다. 그렇지 않으면 다음과 같은 오류가 발생합니다.
http://stackoverflow.com/questions/24306205/file-not-found-error-when-launching-a-subprocess

@synap5e 일반 tf.Session()에서 이것을 실행하면 tf가 GPU의 모든 메모리를 관리하기 때문에 두 번째 인스턴스가 작동하지 않습니다. 다음과 같이 Session()에 대한 구성을 변경할 수 있습니다.
구성 = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
tf.Session(config=config)을 세션으로 사용:
...
그것으로 cudnn을 치는 루프에서 2개의 스크립트를 실행할 수 있습니다. 이것은 리눅스에서도 마찬가지입니다.
그러나 충돌은 Windows에서 다릅니다. Linux에서는 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY를 얻고 Windows에서는 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED를 얻습니다. 이것을 살펴보기로 한다.

아 그래서 문제는 내 시스템이 tensorflow를 초기화하기 전에도 너무 많은 비디오 메모리를 사용하고 있었다는 것입니다. 드라이버 항목이 사용된 장치 메모리를 낮추어 tensorflow가 제대로 초기화될 수 있도록 한 것 같습니다. 감사 해요!

여러분, MSVS 없이 Windows에서 빌드할 수 있습니까? Windows 10 SDK는 C++ 컴파일러를 포함해야 합니다. 작업에 충분하지 않을까요?

@zandaqo Windows 10 SDK 및 CMake와 함께 독립 실행형 MSVC 컴파일러 만 필요하므로 전체 Visual Studio를 설치할 필요가 없습니다. Windows 10 SDK에는 dll, 정적 라이브러리, 헤더 파일 및 라이브러리에 대한 소스 코드와 몇 가지 유용한 도구가 포함되어 있지만 컴파일러는 포함되어 있지 않습니다.

여보세요!

저는 Python과 Tensorflow 모두 처음이지만 과거에 MNIST 작업을 수행한 적이 있습니다. 나는 tensorflow/contrib/cmake/README.md에 대한 지침을 따랐고 잘 작동했고 GPU도 잘 작동하는 것 같습니다. 예상대로 Windows의 Tensorflow가 일부 위치에서 중단되는 것 같으며 파손에 대한 제 이해가 올바른지 확인하고 싶습니다.

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/mnist/beginners/index.html 을 따르려고 시도했지만 이 가져오기 경로(tensorflow.examples.tutorials.mnist)가 작동하지 않기 때문에 작동하지 않습니다. 존재하다. 이것은 궁극적으로 tf.contrib 가 pip 패키지에 포함되지 않았기 때문입니다. 맞습니까?

그냥 호기심에서 나는 꽤 끔찍한 일을 했습니다. tensorflow repo의 내용을 site-packages\tensorflow의 lib 위치에 복사했는데, 이로 인해 많은 부분이 손상될 것으로 예상했습니다. 이것이 깨지는 방법입니다.

  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'

어디에서나 gen_variable_ops의 정의를 찾을 수 없었지만 문서에는 tf.load_op_library() 가 현재 구현되어 있지 않다고 나와 있습니다. 따라서 gen_variable_ops 는 다른 곳에서 구현되며 tf.load_op_library() 를 사용하여 로드해야 합니다. 그래서, tf.load_op_library의 부족이 문제를 일으키는 것입니다. 맞습니까?

cmake 경로를 따라 pip 패키지를 성공적으로 빌드하고 성공적인 설치를 보고한 pip install tensorflow-0.11.0rc1_cmake_experimental-py3-none-any.whl 로 설치했습니다. 그러나 tensorflow를 가져오려고 하면 다음 오류가 발생합니다.

>>> 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.

여기에 종속성을 놓쳤거나 빌드/설치에 문제가 있습니까?

@zandaqo , Windows에서 tensorflow를 처음 실행할 때 이 문제가 발생했습니다. 예제를 컴파일하고 컴파일된 예제가 있는 폴더를 경로에 추가하기만 하면 됩니다. 샘플 코드를 컴파일하면 Tensorflow에 필요한 일부 DLL도 컴파일됩니다.

@ErivaldoJunior 예제를 컴파일한다는 것은 다음을 의미합니다. MSBuild /p:Configuration=Release tf_tutorials_example_trainer.vcxproj ? pip 패키지를 컴파일하기 전에 그렇게 했습니다. .\Release 로 컴파일됩니다. 경로에 추가할 폴더입니까? 방금 추가하려고 시도했지만 지금까지는 운이 없습니다.

.\Release 폴더의 오류에서 언급된 pywrap_tensor 라는 파일을 볼 수 있습니다. 수동으로 파일을 어딘가에 복사하면 Python이 파일을 보는 데 도움이 될 수 있습니다. 어디인지 확실하지 않습니다.

@zandaqo 맞습니다. 해당 릴리스 폴더를 Windows 경로에 추가하기만 하면 작동합니다. 그러나 CMD 창에서 python my_tensorflow_script.py를 실행하여 테스트했습니다. 어떤 종류의 IDE 또는 iPython을 사용하면 작동하는지 모르겠습니다.

@ErivaldoJunior 감사합니다. DLL 누락에 대한 말씀은 옳았지만 제 경우에는 패키지와 .\Release 폴더 모두에서 누락된 zlib.dll 로 밝혀졌습니다. 여기 에 제안된 대로 폴더에 zlib.dll 를 수동으로 복사했으며 이제 가져오기가 작동합니다.

텐서플로 빌드에 성공했습니다! 그러나 cmake 3.3.1 는 빌드 오류를 일으키고 3.6.3 는 제대로 작동합니다.

알아 둘만 한! 적절한 최소 버전의 PR을 환영합니다.
cmakelist 파일의 문.

2016년 11월 5일(토) 쿠보 타카히로 [email protected]
썼다:

텐서플로 빌드에 성공했습니다! 그러나 cmake 3.3.1은 빌드 오류를 발생시킵니다.
3.6.3은 잘 작동합니다.

—
당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -258649999,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAjO_Ys4MI03pcc3tCR_BzsqIXFrQTTcks5q7RVRgaJpZM4GexU4
.

@martinwicke 여기 에서 알려진 최소 작업 Cmake 버전은 3.5인 것 같습니다. 최소 요구 사항 을 3.5로 변경하고 최소 3.5에 대한 추가 정보를 3.6까지 업데이트해야 합니까?

이제 TensorFlow가 이제 GPU가 있는 Windows에서 작동할 수 있다는 사실을 알게 되어 기쁩니다. 소스에서 설치할 필요가 없는 버전에 대한 계획이 있습니까? 그렇다면 ETA가 있습니까? 설정 프로세스가 Linux에서처럼 간단하고 문제 없이 Linux에서 TensorFlow를 사용하고 있고 Windows에서도 그렇게 하고 싶지만 Readme에 문서화된 필수 조건 및 설정 프로세스는 현재 이들에게 약간 번거로워 보입니다. 시간이 많지 않은 우리들...

얘들 아! Bazel 0.4.0 릴리스와 함께 TensorFlow PIP 패키지는 이제 Windows에서 Bazel을 사용하여 빌드할 수 있습니다.
@petemounce 의 기여 덕분에 choco install bazel --version 0.4.0 를 사용하여 Bazel을 쉽게 설치할 수 있습니다.

@gunan 은 이미 CI 작업을 설정했습니다: http://ci.tensorflow.org/job/tensorflow-pr-win-bazel/
기본적으로 우리는 이 스크립트 를 사용하고 있습니다. 따라서 환경 변수를 적절하게 수정하면(Visual Studio, Python 3 또는 msys가 표준 위치에 설치되지 않은 경우) Bazel을 사용하여 PIP 패키지도 빌드할 수 있습니다!

업데이트: 직접 실행하는 데 문제가 있는 경우 스크립트에서 명령을 수동으로 실행하는 것이 좋습니다.

@meteorcloudy 업데이트 감사합니다!
bazel로 빌드가 저에게 적합하지 않았습니다. 오류: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install)
디버깅할 수 있는 방법이 있습니까? 나는 현지화 된 창 (러시아어)을 가지고 있습니다. 아마도 그것이 원인 일 것입니다.

전체 로그. PowerShell에서 관리자로 실행:

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 그게 ( ERROR: CreateFile(C:\tmp\Bazel\44EoGNou\install) ) bazelbuild/bazel#1744라고 생각합니다. bazel이 설치된 후 처음에만 발생합니다. 후유증은 없는 것 같습니다.

@KhabarlakKonstantin @petemounce 가 지적했듯이 해당 오류는 무시해도 됩니다. Device or resource busy 오류가 차단되면 rm -rf C:/tmp/Bazel/44EoGNou 를 건너뛸 수도 있습니다. bazel shutdown 호출 후 jvm이 완전히 종료되기 전에 jvm.out 제거를 시도했기 때문인 것 같습니다.

@petemounce @meteorcloudy 도움 감사합니다
문제는 건설을 시작하지 않는다는 것입니다. bazel shutdown 을 주석 처리했으며 이제 조금 더 진행되지만 여전히 충돌합니다.

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

여기에 더 이상 출력이 없습니다.

@KhabarlakKonstantin OpenCL 구성이 ./configure 에 추가된 것 같지만 Windows에서는 기본적으로 꺼져 있지 않으므로 해당 스크립트를 수동으로 실행하거나 $ echo "" | ./configure export TF_NEED_OPENCL=0 를 추가하십시오.

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

Pragma에서 이러한 오류 가 발생하는 다른 사람이 있습니까(pywrap 무시)?

readme에 따라 GPU 및 모든 사양으로 빌드합니다.

@Carmezim , 그것은 나를 위해 잘 작동했습니다. 이러한 오류가 발생하지 않았습니다.

나는 이것을 고칠 홍보가 있습니다: https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/5421

@guschmue 좋아요 ! 빠른 응답 감사합니다

_Pragma를 수정한 후 동일한 파일에 다음과 같이 표시됩니다.

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]

5421도 이 문제를 해결합니다.

bazel을 사용하여 GPU 지원으로 빌드할 수 있습니까?

@ edwin100394 아직 bazel을 사용하는 Windows에서 GPU 지원이 없습니다.
아직 작업 중입니다.

2016년 11월 7일 월요일 오후 9시 33분, edwin100394 [email protected]
썼다:

bazel을 사용하여 GPU 지원으로 빌드할 수 있습니까?

—
당신이 언급되었기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/17#issuecomment -259049695,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AHlCOXNRNoMFmnSPfnkTMLsRHcIcl9TXks5q8AmigaJpZM4GexU4
.

@meteorcloudy export TF_NEED_OPENCL=0 을(를) 추가하는 데 도움이 되었습니다.

이제 다른 오류가 발생합니다.

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

나는 처음부터 시작했고 소스에서 bazel을 빌드했습니다. 이제 거의 끝날 때까지 건물을 짓고 있습니다.

결국 링크 타임에 실패합니다.

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

안녕하세요 여러분, 이제 기본적인 Windows 지원이 이루어졌으므로 새로운 의견을 위해 이 문제를 잠그고 안정적인 릴리스가 나올 때까지 열어 두겠습니다. 앞으로:

• 문제가 있는 경우 TensorFlow에 대한 새 문제를 열어 문제를 설명하고 표준 문제 템플릿을 작성하세요. 이것은 TensorFlow-on-Windows를 출시하기 위해 해야 할 나머지 작업을 추적하고 할당하는 데 도움이 됩니다.
• 우리는 이 문제를 Windows 지원에 대한 (드문) 발표에 계속 사용할 것이므로 TensorFlow-on-Windows 개선에 대한 트래픽이 적은 피드 문제를 계속 구독할 수 있습니다.

다시 한 번 TensorFlow-on-Windows에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 이제 다시 작업을 시작하겠습니다!

오늘 우리는 Python 3.5용 패키지와 함께 TensorFlow 0.12의 기본 Windows 지원을 발표했습니다 . 64비트 버전의 Python 3.5(Python.org 또는 Anaconda에서 제공)를 설치한 경우 단일 명령으로 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.

C:\> pip install tensorflow

GPU 지원을 위해 CUDA 8.0이 설치된 경우 다음 패키지를 대신 설치할 수 있습니다.

C:\> pip install tensorflow-gpu

이제 Windows가 지원되는 구성이므로 이 문제를 종료하겠습니다. 이러한 패키지에 문제가 있는 경우 새 문제를 여십시오. 릴리스 정보 에 설명된 Windows 패키지와 다른 플랫폼 간에는 여전히 약간의 불일치가 있습니다. 이러한 격차를 줄이기 위해 앞으로 몇 주 동안 노력할 것입니다.

Windows용 TensorFlow에 관심을 가져주셔서 감사합니다!