背景介绍

最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包

pip install tensorflow

通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息。例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时

import tensorflow as tf
 
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Console 会输出

C:\Users\jgu\Anaconda3\python.exe C:/Users/sandman/PycharmProjects/untitled/tf_helloworld.py
2017-10-27 13:42:20.005261: W C:\work\tensorflow-1.3.1\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-10-27 13:42:20.005475: W C:\work\tensorflow-1.3.1\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
b'Hello, TensorFlow!'
 
Process finished with exit code 0

表示此 Tensorflow 版本只用到了 CPU SSE 指令集优化,可以运行在很多老架构的 CPU 指令集上。
为了充分利用 AVX/AVX2 来加速 Tensorflow 的 CPU 版本的计算速度,需要自己下载 Tensorflow 的源码,在编译时使用这些指令集。
以下教程基于最新的Tensorflow 1.3.1源码,利用用Visual Studio 2015/Visual Studio 2017来编译一个基于 AVX/AVX2 的 CPU 版本的 Tensorflow Python 安装包。

编译过程

准备工作

  • VS2015 (编译支持 AVX 的 Tensorflow 包)或 VS2017 (编译支持 AVX2 的 Tensorflow 包)
  • Anaconda + Python 3.6 64位版本
    https://www.anaconda.com
  • Swigwin 3.0.12
    http://www.swig.org/
  • cmake-3.9.3-win64-x64
    https://cmake.org/
  • Git-2.14.2-64-bit
    https://git-scm.com/
  • Tensorflow源码,目前最新版本为1.3.1
    https://github.com/tensorflow/tensorflow

VS2015编译过程

  • 打开 VS2015 64 位命令行编译环境
  • 在命令行环境中进入 Tensorflow 的源码路径 tensorflow-1.3.1\tensorflow\contrib\cmake
    新建一个文件夹 build2015,进入 build2015 文件夹
  • 用 CMake 生成 VS2015 的编译项目
    C:\...\build2015>cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    -DSWIG_EXECUTABLE=C:\work\swigwin-3.0.12\swig.exe
    -DPYTHON_EXECUTABLE="C:\Users\jgu23\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\python.exe"
    -DPYTHON_LIBRARIES="C:\Users\jgu23\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\libs\python36.lib"
    -Dtensorflow_WIN_CPU_SIMD_OPTIONS=/arch:AVX
  • 用 MSBuild 编译生成 Tensorflow 的 pip 安装包
    C:\...\build2015>MSBuild /p:Configuration=Release tf_python_build_pip_package.vcxproj
    编译时需要联网,git 会从网上下载必要的项目包
    经过漫长的编译过程(我的编译环境是 i5 7440hq + 12G 内存)
  • pip 安装 Tensorflow pip 安装包
    如果编译没错误的话,进入到 C:\...\build2015\tf_python\dist 目录下,可以看到一个文件
    tensorflow-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    这个就是编译出来的 Tensorflow 安装包
    在进入 Anaconda Prompt 界面

    进入到 C:\...\build2017\tf_python\dist 目录下,输入“pip install tensorflow-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl”
    到这里,Tensorflow 就已经编译安装成功了
  • 最后验证一下
    运行代码
    import tensorflow as tf
     
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))     

    Console 输出

    C:\Users\jgu\Anaconda3\python.exe C:/Users/sandman/PycharmProjects/untitled/tf_helloworld.py
    2017-10-27 13:48:20.005261: W C:\work\tensorflow-1.3.1\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
    b'Hello, TensorFlow!'

    说明这个 Tensorflow 包支持 AVX 指令集

  • 注意
    VS2015 编译 Tensorflow 最高只支持到 AVX, 如果 CMake 生成编译项目时指定 CPU 指令集支持到 AVX2,编译时将出现 error C3861: 'xxx': identifier not found 错误。要支持 AVX2 指令集,必须用 VS2017 编译

    查看大图

VS2017编译过程

  • 打开 VS2017 64 位命令行编译环境
  • 在命令行环境中进入 Tensorflow 的源码路径 tensorflow-1.3.1\tensorflow\contrib\cmake
    新建一个文件夹 build2017,进入 build2017 文件夹
  • 用 CMake 生成 VS2017 的编译项目
    C:\...\build2017>cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    -DSWIG_EXECUTABLE=C:\work\swigwin-3.0.12\swig.exe
    -DPYTHON_EXECUTABLE="C:\Users\jgu23\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\python.exe"
    -DPYTHON_LIBRARIES="C:\Users\jgu23\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\libs\python36.lib"
    -Dtensorflow_WIN_CPU_SIMD_OPTIONS=/arch:AVX2
  • 这里比 VS2015 的编译多了一步
    用 VS2017 打开 tf_core_kernels.vcxproj

    进入 Properties->Configuration Properties->VC++ Directories->Executable Directories

    将 Executable Directories下的 $(VC_ExecutablePath_x64) 改为 $(VC_ExecutablePath_x64_x64)


    保存项目,退出

  • 用 MSBuild 编译生成 Tensorflow 的 pip 安装包
    C:\...\build2017>www.wmyl11.com  MSBuild /p:Configuration=Release tf_python_www.mcyllpt.com build_pip_package.vcxproj
    编译时需要联网,git 会从网上下载必要的项目包
    经过漫长的编译过程(我的编译环境是 i5 7440hq + 12G 内存)
  • pip安装 Tensorflow 安装包
    如果编译没错误的话,进入到 C:\...\www.caibaoyule.cn  build2017\tf_python\dist目录下,可以看到一个文件
    tensorflow-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
    这个就是 Tensorflow 的安装包
    在进入 Anaconda Prompt 界面

    进入到 C:\...\build2017\tf_python\dist 目录下,输入 “www.douniu178.com pip install tensorflow-1.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl”
    到这里,Tensorflow 就已经编译安装成功了
  • 最后验证一下
    运行代码
    import tensorflow as tf
     
    hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(hello))

    Console输出

    C:\Users\jgu\Anaconda3\python.exe C:/Users/sandman/PycharmProjects/untitled/tf_helloworld.py
    b'Hello, TensorFlow!'
     
    Process finished with exit code 0

    没有任何 warning 输出,说明这个 Tensorflow 包支持 AVX2 指令集

常见错误及解决方法

编译 re2.vcxproj 时出错

warning C4819: The file contains a character that cannot be represented in the current code page (936). Save the file in Unicode format to prevent data loss
以及
Error C2001: Newline in constant

错误原因:此错误和编译平台的 windows 操作系统的locale设为中文有关,英文的 windows 没有这个错误
解决办法: 修改 CMakeCache.txt,让 MSBuild 编译这个项目时,强制按照 utf-8 编码文件的格式来解析文件
进入 C:\...\tensorflow-1.3.1\tensorflow\contrib\cmake\build2017\re2\src\re2 目录
用文本编辑器打开 CMakeCache.txt,找到以下2行

在 CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE 这里添加蓝色部分,修改为
CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE:STRING=/MD /O2 /Ob2 /DNDEBUG /source-charset:utf-8

编译 tf_core_kernels.vcxproj 时出错

fatal error c1060: the compiler is out of heap space
以及
fatal error C1002: compiler is out of heap space in pass 2

错误原因:VS 编译环境默认的编译工具链为32位,Tensorflow 编译时会消耗大量的内存,导致编译器消耗的内存超出了32位编译器的寻址范围。
解决方法:

  1. VS2015
    需要运行 64 位命令行编译环境,在“开始”菜单中选择运行 “VS2015 x64 Native Tools Command Prompt”,如本文 2.2 章中“打开 VS2015 64 位命令行编译环境”部分所示
    或者在命令行里手工切换
    首先进入 VS2015 的安装目录 “cd C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC”
    输入“vcvarsall amd64”
    参考 MSDN “How to: Enable a 64-Bit Visual C++ Toolset on the Command Line”
    https://msdn.microsoft.com/en-us/library/x4d2c09s.aspx
  2. VS2017
    可能因为 Tensorflow 项目中 CMake 脚本对 VS2017 支持不好,所以无法按照 VS2015 的修改办法来通过指定64位编译环境的方法来解决这个问题。我们需要用 VS2017 打开 tf_core_kernels.vcxproj,手工将 Properties->Configuration Properties->VC++ Directories->Executable Directories 下的$(VC_ExecutablePath_x64)改为$(VC_ExecutablePath_x64_x64)
    如本文 2.3 章中“VS2017 打开 tf_core_kernels.vcxproj”部分所示

结论

通过手工编译 Tensorflow 源码来支持 AVX/AVX2 指令,可以消除运行 Tensorflow 程序时烦人的 warning 提示,并且可以获得比官方预编译版本更快的 Tensorflow 学习/推理速度,节省了 Tensorflow 开发者的时间。

在Windows*上编译Tensorflow教程的更多相关文章

  1. 在 Windows 上安装 Hadoop 教程(转)

    在 Windows 上安装 Hadoop 教程 一见 2010.1.6 www.hadoopor.com/hadoopor@foxmail.com 1. 安装 JDK 不建议只安装 JRE,而是建议直 ...

  2. 在 Windows 上安装 TensorFlow(转载)

    在 Windows 上安装 TensorFlow windows下配置安装Anaconda+tensorflow Spyder——科学的Python开发环境 Windows7 安装TensorFlow ...

  3. 在Mac/Linux/Windows上编译corefx遇到的问题及解决方法

    这两天尝试在Mac/Linux/Windows三大平台上编译.NET跨平台三驾马车(coreclr/corefx/dnx)之一的corefx(.NET Core Framework),结果三个平台的编 ...

  4. [ZZ] 在windows上编译Mesa3d opengl32库

    在windows上编译Mesa3d opengl32库 cheungmine http://blog.csdn.net/ubuntu64fan/article/details/8061475 Mesa ...

  5. 利用openssl管理证书及SSL编程第2部分:在Windows上编译 openssl

    利用openssl管理证书及SSL编程第2部分:在Windows上编译 openssl 首先mingw的环境搭建,务必遵循下文: http://blog.csdn.net/ubuntu64fan/ar ...

  6. 在windows上编译wireshark源代码

    终于在windows上成功编译了wireshark源代码,个中酸辛,都是泪..只能说要多试! windows上编译wireshark共用到三个东西:wireshark源代码.python.cygwin ...

  7. 在windows 上编译部署Rap2

    在windows 上编译部署Rap2 引言 安装需要的环境 安装后端站点 创建数据库 在全局安装pm2 和 typescript 配置mysql,redis 数据库链接配置 初始化 编译 初始化数据库 ...

  8. 在windows上编译MatConvNet

    有个BT的要求,在windows上使用MatConvNet,并且需要支持GPU. 费了些力气,记录一下过程(暂不支持vl_imreadjpeg函数) 在这里下载MatConvNet,机器配置vs201 ...

  9. 如何在 Windows上编译Objective-C

    Objective-C现在几乎已经变成了苹果的专利了,可以直接在苹果的Xcode上编译Objective-C程序,但是在Windows平台下的编译工具就寥寥无几了,本身这种语言用的人就不是很多.今天在 ...

随机推荐

  1. Hadoop3.0新特性

    1. Hadoop3.0简介 Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4月已停止更新,这直接迫使Hadoop社区基于JDK1.8重新发布一个新的Hadoop版本,而 ...

  2. ACID、数据库隔离级别

    ACID: A(Atomicity):原子性,要么全部执行,要么都不执行 C(consistency):一致性: 特点: 1.一个操作除法级联,这些必须成功,否则全部失败(原子性) 2.所有节点同步更 ...

  3. Cannot assign requested address (connect failed)

    压测时,应用服务器报错:Cannot assign requested address (connect failed) 经检查,由于应用服务器,频繁发起http请求,由于每次连接都在很短的时间内结束 ...

  4. tpo-09 C2 Return a sociology book

    check out 在library里有借书的意思 第 1 段 1.Listen to a conversation between a student and a librarian employe ...

  5. linux学习总结----redis总结

    安装 下载:打开redis官方网站,推荐下载稳定版本(stable) 解压 tar zxvf redis-3.2.5.tar.gz 复制:推荐放到usr/local目录下 sudo mv -r ...

  6. Spring Cloud(七):配置中心(Git 版与动态刷新)【Finchley 版】

    Spring Cloud(七):配置中心(Git 版与动态刷新)[Finchley 版]  发表于 2018-04-19 |  更新于 2018-04-24 |  Spring Cloud Confi ...

  7. lintcode101 删除排序数组中的重复数字 II

    删除排序数组中的重复数字 II   跟进“删除重复数字”: 如果可以允许出现两次重复将如何处理? 在:lintcode100删除排序数组中的重复数字 的基础上进行改进. class Solution ...

  8. 209. First Unique Character in a String

    Description Find the first unique character in a given string. You can assume that there is at least ...

  9. android AVD创建

    参数详解:AVD name:是要填写的虚拟机名称,这个自己随便取名就行了,要纯英文和数字组成Device:这里是要选择模拟的设备,一般选择3.2*QVGA(ADP2)(320*480: mdpi)这个 ...

  10. HTML/JSP中一些单书名号标签的用途<%-- --%><!-- --><%@ %><%! %><% %><%= %>

    注释 <%-- --%>是(JSP)隐式注释,不会在页面显示的注释 <!-- -->是(Html)显示注释,会在JSP页面显示 关于注释还有单行隐式注释//和多行隐式注释/* ...