在 Windows 上從原始碼建構

從原始碼建構 TensorFlow pip 套件，並在 Windows 上安裝。

Windows 設定

安裝下列建構工具，以設定您的 Windows 開發環境。

安裝 Python 和 TensorFlow 套件相依性

安裝 適用於 Windows 的 Python 3.9+ 64 位元版本。選取 pip 作為選用功能，並將其新增至 %PATH% 環境變數。

安裝 TensorFlow pip 套件相依性

pip3 install -U pip
pip3 install -U six numpy wheel packaging
pip3 install -U keras_preprocessing --no-deps

相依性列在 setup.py 檔案的 REQUIRED_PACKAGES 下。

安裝 Bazel

安裝 Bazel，這是用於編譯 TensorFlow 的建構工具。如需 Bazel 版本，請參閱 Windows 的已測試建構設定。設定 Bazel 以建構 C++。

將 Bazel 可執行檔的位置新增至 %PATH% 環境變數。

安裝 MSYS2

安裝 MSYS2 以取得建構 TensorFlow 所需的 bin 工具。如果 MSYS2 安裝在 C:\msys64，請將 C:\msys64\usr\bin 新增至 %PATH% 環境變數。然後，使用 cmd.exe 執行

pacman -Syu (requires a console restart)
pacman -S git patch unzip
pacman -S git patch unzip rsync

安裝 Visual C++ Build Tools 2022

安裝 Visual C++ Build Tools 2022。這隨附於 Visual Studio Community 2022，但可個別安裝

1. 前往 Visual Studio 下載，
2. 選取 Visual Studio 的工具或其他工具、架構和可轉散發元件，
3. 下載並安裝
   • Visual Studio 2022 的 Build Tools
   • Microsoft Visual C++ 可轉散發套件 (適用於 Visual Studio 2022)

安裝 LLVM

1. 前往 LLVM 下載，
2. 在 C:/Program Files/LLVM 中下載並安裝與 Windows 相容的 LLVM，例如 LLVM-17.0.6-win64.exe

安裝 GPU 支援 (選用)

請參閱 Windows GPU 支援指南，以安裝在 GPU 上執行 TensorFlow 所需的驅動程式和其他軟體。

下載 TensorFlow 原始碼

使用 Git 複製 TensorFlow 儲存庫 (git 隨 MSYS2 一起安裝)

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow

儲存庫預設為 master 開發分支。您也可以查看 發布分支以進行建構

git checkout branch_name  # r1.9, r1.10, etc.

選用：環境變數設定

在執行建構命令之前，請執行下列命令，以避免套件建立發生問題：(如果在安裝套件時已設定下列命令，請忽略這些命令)。執行 set 以檢查是否已正確設定所有路徑，執行 echo %Environmental Variable%，例如 echo %BAZEL_VC% 以檢查特定環境變數的路徑設定

Python 路徑設定問題 tensorflow:issue#59943、tensorflow:issue#9436、tensorflow:issue#60083

set PATH=path/to/python;%PATH% # [e.g. (C:/Python311)]
set PATH=path/to/python/Scripts;%PATH% # [e.g. (C:/Python311/Scripts)] 
set PYTHON_BIN_PATH=path/to/python_virtualenv/Scripts/python.exe 
set PYTHON_LIB_PATH=path/to/python virtualenv/lib/site-packages 
set PYTHON_DIRECTORY=path/to/python_virtualenv/Scripts 

Bazel/MSVC/CLANG 路徑設定問題 tensorflow:issue#54578

set BAZEL_SH=C:/msys64/usr/bin/bash.exe 
set BAZEL_VS=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools 
set BAZEL_VC=C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/BuildTools/VC 
set Bazel_LLVM=C:/Program Files/LLVM (explicitly tell Bazel where LLVM is installed by BAZEL_LLVM, needed while using CLANG)
set PATH=C:/Program Files/LLVM/bin;%PATH% (Optional, needed while using CLANG as Compiler)

選用：設定建構

TensorFlow 建構是由儲存庫根目錄中的 .bazelrc 檔案設定。 ./configure 或 ./configure.py 指令碼可用於調整常見設定。

如果您需要變更設定，請從儲存庫的根目錄執行 ./configure 指令碼。

python ./configure.py

此指令碼會提示您輸入 TensorFlow 相依性的位置，並詢問其他建構設定選項 (例如，編譯器旗標)。以下顯示 python ./configure.py 的範例執行 (您的工作階段可能會有所不同)

python ./configure.py
You have bazel 6.5.0 installed.
Please specify the location of python. [Default is C:\Python311\python.exe]:

Found possible Python library paths:
C:\Python311\lib\site-packages
Please input the desired Python library path to use.  Default is [C:\Python311\lib\site-packages]

Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]:
No ROCm support will be enabled for TensorFlow.

Warning: Cannot build with CUDA support on Windows.
Starting in TF 2.11, CUDA build is not supported for Windows. To use TensorFlow GPU on Windows, you will need to build/install TensorFlow in WSL2.

Do you want to use Clang to build TensorFlow? [Y/n]:
Add "--config=win_clang" to compile TensorFlow with CLANG.

Please specify the path to clang executable. [Default is C:\Program Files\LLVM\bin\clang.EXE]:

You have Clang 17.0.6 installed.

Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is /arch:AVX]:

Would you like to override eigen strong inline for some C++ compilation to reduce the compilation time? [Y/n]:
Eigen strong inline overridden.

Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:
Not configuring the WORKSPACE for Android builds.

Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=<>" to your build command. See .bazelrc for more details.
        --config=mkl            # Build with MKL support.
        --config=mkl_aarch64    # Build with oneDNN and Compute Library for the Arm Architecture (ACL).
        --config=monolithic     # Config for mostly static monolithic build.
        --config=numa           # Build with NUMA support.
        --config=dynamic_kernels        # (Experimental) Build kernels into separate shared objects.
        --config=v1             # Build with TensorFlow 1 API instead of TF 2 API.
Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features:
        --config=nogcp          # Disable GCP support.
        --config=nonccl         # Disable NVIDIA NCCL support.

建構並安裝 pip 套件

pip 套件分兩個步驟建構。bazel build 命令會建立「套件建構器」程式。然後，您執行套件建構器以建立套件。

建構套件建構器

tensorflow:master 儲存庫已更新為預設建構 2.x。安裝 Bazel 並使用 bazel build 建立 TensorFlow 套件建構器。

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel

僅限 CPU

使用 bazel 製作僅限 CPU 支援的 TensorFlow 套件建構器

使用 MSVC 建構

bazel build --config=opt --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

使用 CLANG 建構

使用 --config=win_clang 以 CLANG 編譯器建構 TenorFlow

bazel build --config=win_clang --repo_env=TF_PYTHON_VERSION=3.11 //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

GPU 支援

若要製作具備 GPU 支援的 TensorFlow 套件建構器

bazel build --config=opt --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

清除 bazel 快取的命令，以解決因快取資料無效或過時而造成的錯誤，含 --expunge 旗標的 bazel clean 會永久移除檔案

bazel clean 
bazel clean --expunge  

Bazel 建構選項

在建構時使用此選項，以避免套件建立發生問題：tensorflow:issue#22390

--define=no_tensorflow_py_deps=true

請參閱 Bazel 命令列參考資料，以取得建構選項。

從原始碼建構 TensorFlow 可能會使用大量 RAM。如果您的系統記憶體受限，請使用 --local_ram_resources=2048 限制 Bazel 的 RAM 使用量。

如果使用 GPU 支援建構，請新增 --copt=-nvcc_options=disable-warnings 以隱藏 nvcc 警告訊息。

建構套件

若要建構 pip 套件，您需要指定 --repo_env=WHEEL_NAME 旗標。套件將根據提供的名稱建立。例如

若要建構 tensorflow CPU 套件

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow_cpu

若要建構 nightly 套件，請設定 tf_nightly 而不是 tensorflow，例如，若要建構 CPU nightly 套件

bazel build //tensorflow/tools/pip_package:wheel --repo_env=WHEEL_NAME=tf_nightly_cpu

因此，產生的 wheel 將位於

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/

安裝套件

產生的 .whl 檔案名稱取決於 TensorFlow 版本和您的平台。使用 pip install 安裝套件，例如

pip install bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/wheel_house/tensorflow-version-tags.whl

使用 MSYS Shell 建構

TensorFlow 也可以使用 MSYS Shell 建構。進行下列列出的變更，然後按照先前適用於 Windows 原生命令列 (cmd.exe) 的指示操作。

停用 MSYS 路徑轉換

MSYS 會自動將看起來像 Unix 路徑的引數轉換為 Windows 路徑，而這不適用於 bazel。(標籤 //path/to:bin 會被視為 Unix 絕對路徑，因為它以斜線開頭。)

export MSYS_NO_PATHCONV=1
export MSYS2_ARG_CONV_EXCL="*"

設定您的 PATH

將 Bazel 和 Python 安裝目錄新增至 $PATH 環境變數。如果 Bazel 安裝在 C:\tools\bazel.exe，而 Python 安裝在 C:\Python\python.exe，請使用下列命令設定您的 PATH

# Use Unix-style with ':' as separator
export PATH="/c/tools:$PATH"
export PATH="/c/path/to/Python:$PATH"

如需 GPU 支援，請將 CUDA 和 cuDNN bin 目錄新增至 $PATH

export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/bin:$PATH"
export PATH="/c/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.0/extras/CUPTI/libx64:$PATH"
export PATH="/c/tools/cuda/bin:$PATH"

已測試建構設定

CPU

GPU