¿Tensorflow es compatible con un flujo de trabajo de Windows?

No he visto nada sobre la compatibilidad con Windows. ¿Esto está en camino o está actualmente disponible en algún lugar si me esfuerzo? (Tengo una Mac y una caja de Ubuntu, pero la máquina Windows es la que tiene la tarjeta gráfica discreta que actualmente uso con theano).

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Actualizado el 28/11/2016: Hoy lanzamos la primera versión candidata de TensorFlow 0.12, que incluye soporte para Windows. Puede instalar los enlaces de Python usando el siguiente comando en un shell de Python:

C:\> pip install tensorflow 

… o, si quieres soporte de GPU:

 C:\> pip install tensorflow-gpu 

También puede crear TensorFlow usted mismo usando Microsoft Visual C ++ y NVCC (para las partes de CUDA). La forma más fácil de construir en Windows actualmente es usar CMake build , y pronto proporcionaremos soporte para Bazel en Windows .


Respuesta anterior: hasta ahora no hemos intentado construir TensorFlow en Windows: las únicas plataformas compatibles son Linux (Ubuntu) y Mac OS X, y solo hemos creado binarios para esas plataformas.

Por ahora, en Windows, la forma más fácil de comenzar con TensorFlow sería usar Docker: http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation

Debería ser más fácil agregar soporte de Windows cuando Bazel (el sistema de comstackción que estamos usando) agrega soporte para construir en Windows, que está en la hoja de ruta para Bazel 0.3 . Puedes ver la hoja de ruta completa de Bazel aquí .

Mientras tanto, puede seguir el problema 17 en la página GitHub de TensorFlow .

Como sugirió @mrry, es más fácil configurar TensorFlow con Docker. Así es como me las arreglé para configurarlo y para que iPython Notebook esté en funcionamiento en mi entorno Docker (me parece muy conveniente usar iPython Notebook para todos los propósitos de prueba, así como para documentar mis experimentos).

Supongo que ha instalado tanto docker como boot2docker para Windows aquí.

Primero, ejecute la ventana acoplable TensorFlow en el daemon y configúrelo para que se pueda acceder al servidor Jupyter (iPython Notebook) desde el navegador de su sistema Windows principal:

 docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest 

Reemplace /c/Users/User/ con una ruta en su host que desee montar, es decir, donde puede guardar sus archivos iPython. No sé cómo configurarlo en otras unidades que no sean C :, avíseme si lo hace . /media/disk es la ubicación en la ventana acoplable TensorFlow en la que está montada la ruta del host.

-p 8888:8888 significa básicamente “asignar el puerto 8888 en la ventana acoplable a 8888 en el directorio del host”. Puede cambiar la segunda parte a otros puertos si lo desea.

Cuando lo tienes en funcionamiento, puedes acceder a él ejecutando el siguiente código:

 docker exec -ti [docker-id] bash 

Donde [docker-id] puede encontrarse ejecutando:

 docker ps 

Para iniciar su servidor portátil ipython desde la ventana acoplable de TensorFlow, ejecute el siguiente comando:

 ipython notebook --ip='*' 

Para permitir que el servidor ipython escuche toda la ip, así su aplicación puede ser accesible desde la máquina host.

En lugar de ver su aplicación en http://localhost:8888 , solo puede verla en http://[boot2docker-ip]:8888 . Para encontrar boot2docker-ip ejecute esto en su terminal (no en boot2docker terminal):

 boot2docker ip 

Otra forma de ejecutarlo en Windows es instalar, por ejemplo, Vmware (una versión gratuita si no lo está utilizando comercialmente), instale Ubuntu Linux en esa ubicación y luego instale TensorFlow utilizando las instrucciones de Linux. Eso es lo que he estado haciendo, funciona bien.

TensorFlow no es compatible con Windows en este momento, pero Windows ha cambiado. Windows 10 Build 14432 incluye bash.

Puede descargar la comstackción desde https://www.microsoft.com/en-us/software-download/windowsinsiderpreviewadvanced

introduzca la descripción de la imagen aquí

Después de la instalación, solo instale / habilite bash, y escriba bash en cmd. Eso es.

introduzca la descripción de la imagen aquí (La imagen es de https://blogs.windows.com/windowsexperience/2016/04/06/announcing-windows-10-insider-preview-build-14316/ )

Luego, ejecuta esto (Python ya está instalado):

 sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 

Feliz tensorflowing en Windows!

El soporte inicial para construir TensorFlow en Microsoft Windows se agregó el 2016-10-05 en commit d0d975f8c3330b5402263b2356b038bc8af919a2 :

Este PR contiene una versión inicial de soporte para comstackr TensorFlow (solo CPU) en Windows usando CMake. Incluye documentación para comstackr con CMake en Windows, código específico de la plataforma para implementar funciones básicas en Windows y reglas de CMake para comstackr el progtwig de entrenamiento de ejemplo C ++ y un paquete PIP (solo Python 3.5). Las reglas de CMake admiten la construcción de TensorFlow con Visual Studio 2015.

El soporte de Windows es un trabajo en progreso, y agradecemos sus comentarios y contribuciones.

Para obtener todos los detalles de las funciones que se admiten actualmente e instrucciones sobre cómo comstackr TensorFlow en Windows, consulte el archivo tensorflow/contrib/cmake/README.md .

Desde el 2016-10-20, GPU es compatible .

¡TensorFlow ahora está oficialmente disponible en Windows!

TensorFlow ahora se basa y se ejecuta en Microsoft Windows (probado en Windows 10, Windows 7 y Windows Server 2016). Los idiomas admitidos incluyen Python (a través de un paquete pip) y C ++. CUDA 8.0 y cuDNN 5.1 son compatibles con la aceleración de GPU. Las limitaciones conocidas incluyen: Actualmente no es posible cargar una biblioteca de operaciones personalizada. Los sistemas de archivos GCS y HDFS no son compatibles actualmente. Las siguientes operaciones no se implementan actualmente: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, descuantificar, digamma, FER, ERFC, IGamma, Igammac, lgamma, poligamma, QuantizeAndDequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, QuantizedConcat, QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange y Requantize.

  • TensorFlow ahora construye y ejecuta en Microsoft Windows

  • Nota de publicación