如何在Windows上安装TensorFlow？

Question

如何在Windows上安装TensorFlow？

c++windowsvisual-studiomachine-learningtensorflow

50

我开始使用TensorFlow深度学习库进行工作， https://www.tensorflow.org/ 。

我发现了一个详细的在Linux和Mac上操作TensorFlow的指南，但是我没有找到如何在Windows下使用它的方法。我在网上寻找，但是信息缺乏。

我使用Visual Studio 2015进行我的项目，并尝试使用Visual studio编译器VC14编译库。

如何安装并在Windows下使用它？

我可以在生产环境中使用 Bazel for Windows 吗？

- ProEns08

11个回答

17

我可以证实它在Windows子系统中可行！而且也非常简单。

在Windows 10的Ubuntu Bash中，先更新软件包索引：

apt-get update

然后安装 Python 2 的 pip：

sudo apt-get install python-pip python-dev

安装tensorflow：

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

软件包已经安装完毕，您可以在MNIST数据集上运行CNN示例：

cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/mnist

python convolutional.py

目前我只测试了CPU包。

我发布了博客相关内容：http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux/

谢谢

~Michael

- michaelosthege

当输入“cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/models/image/mnist”时，控制台会显示“没有这个文件或目录”，但我可以手动逐层进入该地址。不知道你是否也遇到了这个问题。 - Skywalker326

8

抱歉打扰，但这个问题很受欢迎，现在已经有了一个不同的答案。谷歌正式宣布为TensorFlow增加Windows(7、10和Server 2016)支持: developers.googleblog.com 可以使用一个命令使用pip安装Python模块。

C:\> pip install tensorflow

如果您需要GPU支持：

 C:\> pip install tensorflow-gpu

TensorFlow手册-如何在Windows上安装pip

发布说明中还包含其他有用的信息： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

更新：正如评论中@m02ph3u5所提到的，TF适用于Windows仅支持Python 3.5.x 使用本地pip在Windows上安装TensorFlow

- Dudnikof

你应该提到目前官方的Windows版本仅支持Python 3.5。 - m02ph3u5

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安装TensorFlow

目前TensorFlow仅支持Python 3.5 64位。CPU和GPU都受支持。以下是一些安装说明，假定您没有安装Python 3.5 64位：

下载并安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3： https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 （Python 3.5和TensorFlow所需）
下载并安装Python 3.5 64位：https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe
安装pip，请按如下步骤进行：下载https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，然后运行python get-pip.py
使用pip install tensorflow（CPU版本）或pip install tensorflow-gpu（GPU版本-->需要安装CUDA）来安装TensorFlow。

测试TensorFlow

现在，您可以运行以下内容来测试TensorFlow是否正常工作：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print(sess.run(a + b))

TensorFlow自带几个模型，位于C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\（假设您将python安装在C:\Python35中）。例如，您可以在控制台中运行：

python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

或者

python C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\image\mnist\convolutional.py

TensorFlow在Windows上的限制

TensorFlow在Microsoft Windows上的构建支持最初出现于2016年10月5日的提交 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578：

此Pull Request包含使用CMake在Windows上构建TensorFlow（仅CPU）支持的初始版本。它包括了在Windows上使用CMake进行构建的文档，实现在Windows上核心函数的平台特定代码以及用于构建C ++示例训练器程序和PIP软件包（仅限Python 3.5）的CMake规则。 CMake规则支持使用Visual Studio 2015构建TensorFlow。

Windows支持正在进行中，我们欢迎您的反馈和贡献。

有关当前支持的功能的详细信息和在Windows上构建TensorFlow的说明，请参阅文件tensorflow/contrib/cmake/README.md。

Microsoft Windows支持是在TensorFlow 0.12 RC0版本中引入的（发行说明）：

TensorFlow现在在Microsoft Windows上构建和运行（在Windows 10、Windows 7和Windows Server 2016上测试）。支持的语言包括Python（通过pip软件包）和C ++。GPU加速支持CUDA 8.0和cuDNN 5.1。已知限制包括：目前不可能加载自定义op库。不支持GCS和HDFS文件系统。以下操作当前未实现：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和Requantize。

- Franck Dernoncourt

5

现在Tensorflow已经正式支持Windows系统，您可以使用Python 3.5的pip命令进行安装，无需自行编译

CPU版本

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

cp35 表示 Python 3.5 版本的 wheel 包，0.12.0 是版本号，您可以根据自己的喜好进行编辑。如果想要安装最新的 CPU 版本，可以使用：

pip install --upgrade tensorflow

GPU版本

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

cp35 表示 Python 3.5 的 wheel，0.12.0 表示版本号。你可以根据自己的喜好进行编辑，或者使用最新的 GPU 版本进行安装。

pip install --upgrade tensorflow-gpu

了解更多信息

- Silverstorm

pip3 install --upgrade tensorflow 可以用于 tf 1.1+。 - m02ph3u5

3

以下可能适合您：安装Virtual Box，创建Linux虚拟机并在其中安装Linux。我建议使用Ubuntu，因为Google经常在内部使用它。然后，在Linux虚拟机中安装TensorFlow。

- ivan.ukr

是的，这是直接解决方案，感谢，+1。 - ProEns08

2

我成功地在Win8.1上安装了TensorFlow，而没有使用Docker。我参考了https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636中的建议。在此之前，我尝试过很多方法，但不会再尝试第二次安装了。以下是我所做的： - 安装VS2015（确保安装了Visual C++） - 安装Python Tools for VS2015 - 安装Anaconda2中的Python2.7 - 为Python安装pip和conda - 在VS2015内使用pip安装numpy - 在VS2015内使用pip安装tensorflow

我没有成功地在Python3.5上安装。

我也成功地通过Cloud9在Win8.1上安装了TensorFlow。这里有一个Youtube视频教程： https://www.youtube.com/watch?v=kMtrOIPLpR0 编辑：实际上，在上面提到的安装方式（除了Cloud9）中，我遇到了问题：TensorFlow看起来已经安装成功了（当我在Solution Explorer中点击Python 64-bit 2.7时，可以在已安装模块列表中看到它），但如果我在脚本或Python Interactive中输入import tensorflow as TF，就会收到错误消息。

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 23, in <module>
    from tensorflow.python import *
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 50, in <module>
    from tensorflow.python.framework.framework_lib import *
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\framework_lib.py", line 62, in <module>
    from tensorflow.python.framework.ops import Graph
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 40, in <module>
    from tensorflow.python.framework import versions
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\versions.py", line 24, in <module>
    from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 28, in <module>
    _pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
  File "C:\Users\Fagui\Anaconda2\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 20, in swig_import_helper
    import _pywrap_tensorflow

- Fagui Curtain

1

非常有用且快速的解决方案，谢谢，点赞。 - ProEns08

2

目前你不能这样做。问题在于tensorflow使用bazel构建，bazel是另一个已被公开开源的Google内部工具，只支持Mac和Unix系统。在bazel移植到Windows或者其他构建系统被添加到tensorflow之前，在Windows上本地运行tensorflow的机会很小。

也就是说，你可以安装virtualbox，然后安装docker-machine，在其中运行一个包含tensorflow的Linux容器。

- fabrizioM

我能否手动将Bazel构建工具移植到Windows？感谢您的有益建议，点赞。 - ProEns08

我可以在生产环境中使用 bazel fo WIndows 吗？ - ProEns08

1

@ProEns08 Github页面明确警告不要将此用于严肃目的。 - erip

是的，它看起来像标准警告。就像GPL或BSD许可证警告一样。但是，有人尝试过严肃地使用它吗？ - ProEns08

2

在撰写本答案时，我无法成功安装tensorflow和python 3.5.2。回到python 3.5.0版本就可以了。

然后，我成功地使用以下命令进行安装：

C:> pip install tensorflow

- Dezo

2

如果你已经在Windows上安装了Anaconda，我发现有一种更简单的方法：

conda create --name snakes python=3

那么

activate snakes

那么

pip install tensorflow

这类似于virtualenv，我发现这很有用。

- dexhunter

应该明确使用 conda create --name snakes python=3.5 命令，因为只支持 3.5 版本。 - m02ph3u5

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Guy Coder · Accepted Answer

如何在Windows下安装TensorFlow并使用？

更新于8/4/16

现在，Windows 10拥有一个Ubuntu Bash环境，也称为Bash on Ubuntu on Windows，作为标准选项提供（与面向开发人员的Insider Preview更新相对）。（StackOverflow标签wsl）此选项随Windows 10周年更新（版本1607）一起发布于2016年8月2日。这允许使用apt-get安装软件包，例如Python和TensorFlow。

注意：Bash on Ubuntu on Windows无法访问GPU，因此所有安装TensorFlow的GPU选项都无法使用。

过时的安装说明对于在Windows上安装Bash on Ubuntu来说基本是正确的，但只有以下步骤是必要的：
前提条件
启用 Windows 子系统功能（GUI）
按提示重新启动
运行 Bash on Windows
不再需要的步骤：
打开开发人员模式
启用 Windows 子系统功能 (命令行)
然后使用 apt-get 安装 TensorFlow。

sudo apt-get install python3-pip python3-dev
sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

现在测试 TensorFlow

$ python3
...
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42
>>> exit()

并运行一个实际的神经网络

python3 -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

之前的回答

了解了Windows上Bash的开发者预览之后。

请参考Scott Hanselman的在Windows上使用TensorFlow，该文章使用了Windows 10上的Bash

原始回答

Bazel是问题所在

TensorFlow并非使用像make这样的构建自动化工具构建，而是使用Google内部的构建工具Bazel。Bazel仅适用于基于Unix（如Linux和OS X）的系统。

由于当前已知发布的构建TensorFlow的方法使用Bazel，而Bazel不支持Windows系统，因此无法在Windows上本地安装或运行TensorFlow。

来自Bazel FAQ

Windows怎么办？

由于其UNIX遗产，将Bazel移植到Windows是一项重要的工作。例如，Bazel广泛使用符号链接，在Windows版本中支持程度不同。

我们目前正在积极改善Windows支持，但它仍然远未可用。

状态

请参见：TensorFlow问题＃17
请参见：Bazel问题＃276

解决方案

这些解决方案按复杂性和所需工作的顺序列出；从大约一个小时到可能根本无法工作。

Docker
~ 1小时

Docker安装

Docker 是一个系统，用于构建在您的计算机上运行的 Linux 操作系统的自包含版本。通过 Docker 安装和运行 TensorFlow 时，它会完全隔离安装程序与计算机上预先存在的软件包。

另请参阅TensorFlow - 使用哪个 Docker 镜像？ 2. OS X
~1 小时

如果您使用当前运行 OS X 的 Mac，请查看：Mac OS X 安装 3. Linux 推荐的 Linux 系统往往是 Ubuntu 14.04 LTS（下载页面）。

a. 虚拟机 - 硬件虚拟化 - 全虚拟化
~ 3 小时

下载并安装虚拟机，如商业版 VMware 或免费版 Virtual Box，之后您可以安装 Linux 并安装 TensorFlow。

当您要安装 TensorFlow 时，将使用 Pip - Python 的包管理系统。Visual Studio 用户应该考虑 NuGet。这些软件包被称为 wheels。

请参阅：Pip 安装

如果您需要从源代码构建，则请参见：从源代码安装
~ 4小时

注意：如果您计划使用虚拟机并且以前从未使用过虚拟机，请考虑改用Docker选项，因为Docker是打包了虚拟机、操作系统和TensorFlow的一体化解决方案。

b. 双重启动
~ 3小时

如果您想在与Windows相同的机器上运行TensorFlow并使用GPU版本，则最有可能必须使用此选项，因为在托管的虚拟机（第二类hypervisor）上运行将不允许您访问GPU。

4. 远程机器
~ 4小时

如果您有远程访问另一台计算机的权限，并且可以在该计算机上安装Linux操作系统和TensorFlow软件并允许远程连接，则可以使用Windows计算机将远程计算机呈现为在Windows上运行的应用程序。

云服务
我没有相关经验。如果您知道，请编辑回答。

云服务如AWS正在被使用。

来自TensorFlow特性

想要将模型作为云服务运行吗？使用Docker进行容器化，TensorFlow就能工作了。

来自Docker

在AWS上运行Docker提供了一种高度可靠、低成本的方式，快速构建、交付和运行大规模分布式应用程序。使用AWS Marketplace中的AMI部署Docker。

等待 Bazel 在 Windows 上可用。

目前看来唯一的问题是 Bazel，但是 Bazel 的路线图列出了今年应该可以在 Windows 上使用。

Windows 上列出了两个功能：

2016‑02  Bazel can bootstrap itself on Windows without requiring admin privileges.  

2016‑12  Full Windows support for Android: Android feature set is identical for Windows and Linux/OS X.

手动构建TensorFlow。
根据您的技能水平，可能需要几天或更长时间。我放弃了这个项目；子项目太多，需要定位的文件也太多了。

请记住，Bazel仅用于构建TensorFlow。如果您获得了Bazel运行的命令、正确的源代码和库，您应该能够在Windows上构建TensorFlow。参见：如何获取由Bazel执行的命令。

虽然我没有进一步研究过这个问题，但您可以查看持续集成信息，了解所需的文件以及如何构建它们进行测试。（自述文件）（网站）

在Windows上构建Bazel
根据您的技能水平，可能需要几天或更长时间。我也放弃了这个项目；找不到Windows所需的必要源文件。

Bazel有一个公共实验性源代码版本，可以在Windows上运行。您可以利用这个来让Bazel在Windows上工作等。

此外，这些解决方案需要使用Cygwin或MinGW，这增加了另一层复杂性。

使用替代构建系统，例如Make
如果您能让它工作，我想在GitHub上看到它。

目前TensorFlow还没有这个功能，这是一个功能请求。

参见：TensorFlow issue 380

交叉构建
如果您能让它工作，我想在GitHub上看到它。

您可以使用Bazel在Linux上构建TensorFlow，但需要更改构建过程以输出可在Windows上安装的wheel。这将需要详细了解Bazel以更改配置，并定位适用于Windows的源代码和库。我只建议作为最后的选择。甚至可能不可能实现。

11. 在新的Windows子系统上运行Linux。

请参见：Windows子系统概述通过阅读引用的文章，您将了解与我一样多的信息。

“我可以在生产环境中使用Bazel for Windows吗？”

由于它是实验性软件，我不会在生产机器上使用它。

请记住，您只需要Bazel来构建TensorFlow。因此，在非生产机器上使用实验性代码构建wheel，然后在生产机器上安装wheel。请参见：Pip安装 TLDR;

目前我有几个学习版本。大多数使用VMWare 7.1 Workstation来托管Ubuntu 14.04 LTS或Ubuntu 15或Debian。我还在我的Windows机器上有一个双启动的Ubuntu 14.04 LTS，以访问GPU，因为带有VMware的机器没有正确的GPU。我建议您至少给这些机器8G内存，可以是RAM或RAM和交换空间，因为我有几次内存不足的情况。