如何用win10上编译tensorflow源代码

在Windows 10上编译TensorFlow源代码，可以使您能够利用最新的TensorFlow功能、进行个性化定制，或优化性能。首先、安装必要的编译工具和库、配置TensorFlow源代码、使用Bazel构建TensorFlow、最后是测试编译结果。在这个过程中，安装必要的编译工具和库是一个至关重要的步骤，因为这将为后续的源代码编译打下基础。需要安装Python, Bazel, MSYS2, Visual Studio等工具和库。确保所有所需组件都已正确安装和配置，这将直接影响到编译过程的顺利进行和最终结果的成功。

一、安装必要的编译工具和库

在开始编译TensorFlow之前，需要确保安装了所有必要的编译工具和库。这包括：

Python和PIP：TensorFlow编译过程中需要Python。建议安装最新版本的Python，以确保兼容性。同时，PIP是Python的包管理工具，用于安装TensorFlow及其他所需的Python库。
Bazel：是Google开发的编译工具，TensorFlow使用Bazel来处理构建任务。Windows上安装Bazel可能需要一些额外步骤，包括安装Java运行时和设置环境变量。
Visual Studio：TensorFlow编译在Windows上需要C++编译工具，推荐使用Visual Studio。安装时，至少需要包含“使用C++的桌面开发”工作负载。
MSYS2：提供了一个Unix式环境和命令行工具，有助于在Windows平台上编译一些需要Unix工具链支持的项目。

安装这些工具和库需要仔细遵循每个软件的官方安装指导，确保所有组件都被正确安装并配置好环境变量，以便于编译过程顺利进行。

二、配置TensorFlow源代码

配置TensorFlow源码是编译过程的第二步。这包括以下几个主要步骤：

从TensorFlow的GitHub仓库克隆源代码到本地计算机。使用Git命令行工具执行这一操作，确保选择了要编译的正确版本或分支。
在源代码的根目录下，运行configure.py脚本开始配置过程。这个脚本会提示输入一些配置选项，包括CUDA支持、Python路径等。根据您的系统环境和需求，正确回答这些问题。

配置TensorFlow源代码是确保编译过程能够顺利进行的关键步骤。通过此步骤，您可以定制化TensorFlow的编译选项，包括是否启用特定的优化，以及是否需要支持特殊硬件的特性，如GPU加速等。

三、使用Bazel构建TensorFlow

安装并配置好所有必要的工具和TensorFlow源代码后，下一步是使用Bazel来构建TensorFlow。这个过程包括：

打开一个命令行窗口，并导航至TensorFlow源代码所在的根目录。
根据您的需求执行相应的Bazel构建命令。TensorFlow提供了多种构建选项，包括但不限于优化级别、是否支持GPU、要构建的特定目标等。一个基本的构建命令可能看起来像这样：bazel build //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_pack。

构建过程可能需要较长时间，具体取决于您的系统配置和选择的构建选项。构建完成后，您将得到可用于安装的TensorFlow包。

四、测试编译结果

在成功编译TensorFlow后，进行测试以验证编译结果是非常重要的。这一步可以确保编译得到的TensorFlow运行正常，没有丢失任何关键功能。

安装编译后的TensorFlow包。使用PIP从构建过程中得到的包安装TensorFlow，确保指定正确的路径。
运行测试用例。TensorFlow项目包含了大量的测试用例，可以用来验证编译结果。运行这些测试用例可以帮助确保TensorFlow的核心功能与特性均正常工作。

测试不仅是验证编译结果的重要手段，也是确保您对TensorFlow所做的任何修改或定制都能按预期工作的关键步骤。

通过以上步骤，您可以在Windows 10上成功编译TensorFlow源代码。记住，这个过程可能需要根据您的具体需求进行调整和优化。编译TensorFlow是一个复杂但有益的过程，可以提高您对TensorFlow内部工作原理的理解，为您提供更多定制化的可能性。

相关问答FAQs：

1. 如何在Windows 10上编译TensorFlow源代码？

首先，确保你的计算机上已经安装了C++开发工具，例如Visual Studio。
问题1：怎样安装C++开发工具？
解答1：可以前往Visual Studio官方网站下载并安装Visual Studio Community版。在安装过程中，可以选择C++的开发环境安装选项。
安装完C++开发工具后，还需要安装Python和其他依赖项。
问题2：我该安装哪个Python版本？
解答2：TensorFlow支持Python 3.6和3.7版本。你可以从Python官方网站下载对应版本的安装程序。
安装完Python后，需要使用pip包管理工具安装TensorFlow的相关依赖项。
问题3：怎样使用pip安装TensorFlow的依赖项？
解答3：在命令行中输入以下命令即可安装TensorFlow的依赖项：
```
pip install tensorflow
```
编译TensorFlow源代码之前，还需要安装Bazel构建工具。
问题4：我该如何安装Bazel构建工具？
解答4：可以从Bazel官方网站下载对应的Windows安装包并进行安装。安装完成后，将Bazel的可执行文件所在路径添加到系统环境变量中。
接下来，我们需要克隆TensorFlow的源代码到本地。
问题5：如何克隆TensorFlow的源代码？
解答5：在命令行中输入以下命令进行克隆：
```
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
```
在克隆完成后，进入TensorFlow的源代码目录。

问题6：进入源代码目录后，我应该执行哪些命令？
解答6：在命令行中依次执行以下命令来配置和编译TensorFlow:

cd tensorflow
configure
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

等待编译完成后，在/tmp/tensorflow_pkg目录下会生成编译好的TensorFlow的安装包。
问题7：我该如何安装已编译好的TensorFlow安装包？
解答7：在命令行中输入以下命令进行安装：
```
pip install /tmp/tensorflow_pkg/<package-name>.whl
```
至此，你已经成功在Windows 10上编译并安装了TensorFlow源代码。

2. Windows 10上编译TensorFlow源代码的注意事项是什么？

首先，在安装C++开发工具、Python和Bazel之前，确保你的计算机已经安装了最新的Windows更新。
其次，根据官方文档的要求，选择与你的操作系统和硬件配置相匹配的版本编译工具和依赖项。
然后，在使用pip安装TensorFlow的依赖项时，可以使用镜像源来加速下载速度。
此外，源代码的克隆可能会耗费一些时间，建议选择网络稳定的时段进行操作。
编译过程可能需要较长时间，可以尝试增加Bazel的并行编译任务数来加速编译进程。

3. Windows 10上编译TensorFlow源代码失败的常见问题及解决方法有哪些？

问题1：在使用pip安装TensorFlow的依赖项时出现错误提示。
解决方法1：可以尝试使用国内的镜像源，例如使用清华大学的镜像源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow。
问题2：在使用Bazel编译时出现编译错误。
解决方法2：可以尝试检查是否遗漏了依赖项的安装，或者尝试使用其他版本的依赖项来解决冲突。
问题3：在克隆TensorFlow源代码时出现连接超时或速度慢。
解决方法3：可以尝试使用代理或者切换到其他网络环境，或者通过git clone命令的–depth参数来限制克隆的历史记录。
问题4：在执行configure命令时出现配置错误。
解决方法4：可以尝试检查是否满足官方文档中的要求，并确保在正确的目录下执行configure命令。
问题5：在编译过程中出现内存不足或磁盘空间不足的错误。
解决方法5：可以尝试增加计算机的物理内存或清理磁盘空间，以确保编译过程顺利进行。