Как установить TensorFlow на Windows?

Я могу подтвердить, что он работает в подсистеме Windows для Linux!
И это тоже очень просто.

В Ubuntu Bash в Windows 10 сначала обновите индекс пакета:

apt-get update

Затем установите pip для Python 2:

sudo apt-get install python-pip python-dev

Установите тензор потока:

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

Пакет теперь установлен, и вы можете запустить образец CNN в наборе MNIST:

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

python convolutional.py

Я только что проверил пакет процессора на данный момент.

Я написал об этом в блоге: http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux/

ура

~ майкл

Извините за раскопки, но этот вопрос довольно популярен, и теперь у него другой ответ.

Компания Google официально объявила о добавлении поддержки Windows (7, 10 и Server 2016) для TensorFlow:
developers.googleblog.com

Модуль Python может быть установлен с помощью pip одной командой:

C:\> pip install tensorflow

И если вам нужна поддержка GPU:

 C:\> pip install tensorflow-gpu

Руководство TensorFlow — Как установить pip на windows

Другая полезная информация включена в заметки о выпуске:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

UPD: Так как @ m02ph3u5 прямо упоминается в комментариях, TF для Windows поддерживает только Python 3.5.x Установка TensorFlow на Windows с нативным pip

В настоящее время TensorFlow поддерживает только 64-битную версию Python 3.5. Оба CPU и GPU поддерживаются. Вот некоторые инструкции по установке, при условии, что у вас нет 64-разрядной версии Python 3.5:

1. Загрузите и установите распространяемое обновление 3 для Microsoft Visual C ++ 2015:
   https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 (требуется Python 3.5 и TensorFlow)
2. Загрузите и установите Python 3.5 64-bit: https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe
3. Установите пипс следующим образом: скачать https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py, затем беги python get-pip.py
4. Установите TensorFlow либо с pip install tensorflow (Версия процессора) или pip install tensorflow-gpu (Версия GPU -> требует установки CUDA).

Теперь вы можете запустить что-то вроде следующего, чтобы проверить, работает ли TensorFlow нормально:

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 поставляется с несколькими моделями, которые расположены в C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\ (при условии, что вы установили Python в C:\Python35). Например, вы можете запустить в консоли:

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

или же

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

Первоначальная поддержка сборки TensorFlow в Microsoft Windows была добавлена ​​в коммите 2016-10-05 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578:

Этот PR содержит первоначальную версию поддержки для сборки TensorFlow
(Только процессор) в Windows, используя CMake. Включает документацию для
сборка с CMake на Windows, платформо-зависимый код для
реализация основных функций в Windows и правила CMake для сборки
пример обучающей программы на C ++ и пакет PIP (только Python 3.5).
Правила CMake поддерживают сборку TensorFlow с Visual Studio 2015.

Поддержка Windows находится в стадии разработки, и мы будем рады вашим отзывам
и вклады.

Для получения полной информации о функциях, которые в настоящее время поддерживаются и инструкции
о том, как собрать TensorFlow на Windows, смотрите файл
tensorflow/contrib/cmake/README.md.

Поддержка Microsoft Windows была представлена ​​в TensorFlow в версии 0.12 RC0 (заметки о выпуске):

TensorFlow теперь собирается и работает в Microsoft Windows (протестировано в Windows 10, Windows 7 и Windows Server 2016). Поддерживаемые языки включают Python (через пакет pip) и C ++. CUDA 8.0 и cuDNN 5.1 поддерживаются для ускорения графического процессора. Известные ограничения включают в себя: В настоящее время невозможно загрузить пользовательскую библиотеку операций. Файловые системы GCS и HDFS в настоящее время не поддерживаются. Следующие опсы не в настоящее время: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, деквантование, дигамма, ERF, ERFC, Igamma, Igammac, Lgamma, полигамму, QuantizeAndDequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, QuantizedConcat, QuantizedConv2D, QuantizedMatmul, QuantizedMaxPool, QuantizeDownAndShrinkRange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantificationRange и Requantize.

Теперь Tensorflow официально поддерживается в Windows, вы можете установить его, используя pip команда Python 3.5 без компиляции

Версия процессора

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

cp35 указывает питон 3.5 рулевое колесо, 0.12.0 версию, вы можете редактировать их по своему усмотрению или установить последнюю доступную версию процессора, которую вы можете использовать

pip install --upgrade tensorflow

Версия графического процессора

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

cp35 указывает питон 3.5 рулевое колесо, 0.12.0 версию, вы можете редактировать их по своему усмотрению или установить последнюю версию GPU, которую вы можете использовать

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Больше информации

Следующее может работать для вас: установить Virtual Box, создать виртуальную машину Linux и установить в нее Linux. Я бы порекомендовал Ubuntu, потому что Google часто использует его внутри. Затем установите TensorFlow в виртуальной машине Linux.

Вы не можете в данный момент. Проблема в том, что тензор потока использует сборку базеля еще один внутренний инструмент Google, который был представлен как проект с открытым исходным кодом и у него есть только поддержка Mac и Unix.
До тех пор, пока bazel не будет перенесен в windows или в тензорный поток добавлена ​​другая система сборки, есть небольшой шанс запустить тензорный поток в Windows.

Тем не менее, вы можете установить virtualbox, а затем установить docker-машину и запустить контейнер linux с тензорным потоком внутри.

Мне удалось установить TensorFlow на Win8.1 без Docker по совету
https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636

До этого я много чего пробовал, и я не буду пытаться установить его дважды, но вот что я сделал:
— установить VS2015 (убедитесь, что Visual C ++ также установлен)
— установить Python Tools для VS2015
— установить Python2.7 с Anaconda2
установить pip и conda для Python
— установить NumPy с пипс внутри VS2015
— установить тензор потока с пипом внутри VS2015

мне не удалось сделать это с Python3.5

Мне удалось также установить на Win8.1 через Cloud9
На Youtube есть видеоурок.

https://www.youtube.com/watch?v=kMtrOIPLpR0

РЕДАКТИРОВАТЬ: на самом деле для выше, (не Cloud9, что хорошо) у меня есть проблемы:
TensorFlow выглядит так, как будто он установлен (я вижу его в списке модулей, установленных в VS2015, когда щелкаю в обозревателе решений на Python 64-bit 2.7)
но если я наберу скрипт или Python Interactive import tensorflow as TF тогда я получаю сообщение об ошибке

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