Tensorflow는 Windows 워크 플로와 호환 되나요?
Windows 호환성에 대해 아무것도 보지 못했습니다. 진행 중이거나 노력을 기울이면 현재 어딘가에서 사용할 수 있습니까? (Mac과 Ubuntu 상자가 있지만 Windows 컴퓨터는 현재 theano에서 사용하는 개별 그래픽 카드가있는 컴퓨터입니다).
2016 년 11 월 28 일 업데이트 : 오늘 Windows 지원이 포함 된 TensorFlow 0.12의 첫 번째 릴리스 후보를 출시했습니다. Python 셸에서 다음 명령을 사용하여 Python 바인딩을 설치할 수 있습니다.
C:\> pip install tensorflow
... 또는 GPU 지원을 원하는 경우 :
C:\> pip install tensorflow-gpu
Microsoft Visual C ++ 및 NVCC (CUDA 부분 용)를 사용하여 TensorFlow를 직접 빌드 할 수도 있습니다. Windows에서 빌드하는 가장 쉬운 방법은 현재 CMake 빌드 를 사용하는 것이며 곧 Windows 에서 Bazel에 대한 지원을 제공 할 것 입니다.
이전 답변 : 지금까지 Windows에서 TensorFlow를 빌드하려고 시도하지 않았습니다. 지원되는 유일한 플랫폼은 Linux (Ubuntu) 및 Mac OS X이며 해당 플랫폼 용 바이너리 만 빌드했습니다.
현재 Windows에서 TensorFlow를 시작하는 가장 쉬운 방법은 Docker를 사용하는 것입니다. http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation
Bazel (우리가 사용하고있는 빌드 시스템) 이 Bazel 0.3 로드맵에있는 Windows 기반 빌드 지원을 추가하면 Windows 지원을 추가하는 것이 더 쉬워 질 것 입니다. 여기에서 전체 Bazel 로드맵을 볼 수 있습니다 .
그동안 TensorFlow GitHub 페이지에서 17 번 문제 를 따를 수 있습니다 .
@mrry가 제안했듯이 Docker로 TensorFlow를 설정하는 것이 더 쉽습니다. iPython Notebook을 Docker 환경에서 설정하고 실행하는 방법은 다음과 같습니다 (모든 테스트 목적과 실험 문서화에 iPython Notebook을 사용하는 것이 정말 편리합니다).
여기에 Windows 용 docker와 boot2docker를 모두 설치했다고 가정합니다.
먼저 데몬에서 TensorFlow docker를 실행하고 기본 Windows 시스템의 브라우저에서 Jupyter 서버 (iPython Notebook)에 액세스 할 수 있도록 설정합니다.
docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest
/c/Users/User/마운트하려는 호스트의 경로, 즉 iPython 파일을 보관할 수있는 경로로 바꿉니다 . C : 이외의 다른 드라이브로 설정하는 방법을 모르겠습니다. 그렇다면 알려주세요 . /media/disk호스트 경로가 마운트되는 TensorFlow 도커의 위치입니다.
-p 8888:8888기본적으로 "도커의 포트 8888을 호스트 디렉토리의 8888에 매핑"을 의미합니다. 원하는 경우 두 번째 부분을 다른 포트로 변경할 수 있습니다.
실행되면 다음 코드를 실행하여 액세스 할 수 있습니다.
docker exec -ti [docker-id] bash
다음을 실행하여 [docker-id]를 찾을 수 있습니다.
docker ps
TensorFlow의 Docker 내에서 ipython 노트북 서버를 시작하려면 다음 명령어를 실행하세요.
ipython notebook --ip='*'
ipython 서버가 모든 IP를 수신하도록 허용하여 호스트 시스템에서 앱에 액세스 할 수 있도록합니다.
에서 앱을 보는 대신 http://localhost:8888에서만 볼 수 있습니다 http://[boot2docker-ip]:8888. boot2docker-ip터미널에서 실행 을 찾으려면 (boot2docker 터미널이 아님) :
boot2docker ip
Windows에서 실행하는 또 다른 방법은 예를 들어 Vmware (상업적으로 사용하지 않는 경우 무료 버전)를 설치하고 Ubuntu Linux를 설치 한 다음 Linux 지침을 사용하여 TensorFlow를 설치하는 것입니다. 그게 제가 해왔 던 일이고 잘 작동합니다.
현재 TensorFlow는 Windows를 지원하지 않지만 Windows가 변경되었습니다. Windows 10 빌드 14432에는 bash가 포함되어 있습니다.
https://www.microsoft.com/en-us/software-download/windowsinsiderpreviewadvanced 에서 빌드를 다운로드 할 수 있습니다.
설치 후 bash를 설치 / 활성화 bash하고 cmd를 입력하십시오. 그게 다야.
(이미지 출처 : https://blogs.windows.com/windowsexperience/2016/04/06/announcing-windows-10-insider-preview-build-14316/ )
그런 다음 다음을 실행합니다 (Python이 이미 설치되어 있음).
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
Windows에서 즐거운 텐서 플로우!
Microsoft Windows에서 TensorFlow를 빌드하기위한 초기 지원이 2016-10-05 커밋 d0d975f8c3330b5402263b2356b038bc8af919a2 에 추가되었습니다 .
이 PR에는 CMake를 사용하여 Windows에서 TensorFlow (CPU 만 해당)를 빌드하기위한 초기 버전의 지원이 포함되어 있습니다. 여기에는 Windows에서 CMake로 빌드하기위한 문서, Windows에서 핵심 기능을 구현하기위한 플랫폼 별 코드, C ++ 예제 트레이너 프로그램 및 PIP 패키지 (Python 3.5 만 해당)를 빌드하기위한 CMake 규칙이 포함되어 있습니다. CMake 규칙은 Visual Studio 2015로 TensorFlow 빌드를 지원합니다.
Windows 지원은 진행중인 작업이며 귀하의 피드백과 기여를 환영합니다.
현재 지원되는 기능에 대한 자세한 내용과 Windows에서 TensorFlow를 빌드하는 방법에 대한 지침은 파일을 참조하십시오
tensorflow/contrib/cmake/README.md.
TensorFlow는 이제 공식적으로 Windows에서 사용할 수 있습니다!
TensorFlow now builds and runs on Microsoft Windows (tested on Windows 10, Windows 7, and Windows Server 2016). Supported languages include Python (via a pip package) and C++. CUDA 8.0 and cuDNN 5.1 are supported for GPU acceleration. Known limitations include: It is not currently possible to load a custom op library. The GCS and HDFS file systems are not currently supported. The following ops are not currently implemented: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, Dequantize, Digamma, Erf, Erfc, Igamma, Igammac, Lgamma, Polygamma, QuantizeAndDequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, QuantizedConcat, QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange, and Requantize.
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/33616094/is-tensorflow-compatible-with-a-windows-workflow
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