tensorflow -- est-il ou sera-ce (très bientôt) être compatible avec un windows workflow?

Question

Je n'ai rien vu à propos de la compatibilité de Windows--est-ce sur le chemin ou est actuellement disponible somwhere si j'ai mis en avant un certain effort? (J'ai un mac et un ubuntu boîte, mais la machine windows, c'est celui avec la carte graphique discrète que j'utilise actuellement avec théano)

Answer 1

Nous n'avons pas essayé de construire TensorFlow sur Windows jusqu'à présent: la seule prise en charge des plates-formes Linux (Ubuntu) et Mac OS X, et nous avons construit uniquement les binaires pour ces plates-formes.

Pour l'instant, sur Windows, le moyen le plus facile pour commencer avec TensorFlow serait d'utiliser Docker: http://tensorflow.org/get_started/os_setup.md#docker-based_installation

Il devrait être plus facile d'ajouter de support de Windows quand avec les sections de bazel (le système de construction que nous utilisons) ajoute le support pour Windows, qui est sur la feuille de route.

Answer 2

Comme @mrry suggéré, il est plus facile à configurer TensorFlow avec Docker. Voici comment j'ai réussi à le mettre en place que bien que l'obtention d'iPython Notebook et en cours d'exécution dans mon Panneau de l'environnement (je trouve ça vraiment pratique à utiliser iPython Notebook pour toutes les fins de test et de documentation des mes expériences).

Je suppose que vous avez installé les deux docker et boot2docker pour Windows ici.

Tout d'abord, exécutez TensorFlow docker sur le démon et le configurer de sorte Jupyter serveur (iPython Notebook) peut être consulté à partir de votre principal du système Windows navigateur:

docker run -dit -v /c/Users/User/:/media/disk -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest

Remplacer /c/Users/User/ avec un chemin d'accès à votre hôte que vous souhaitez monter à savoir où vous pouvez garder votre iPython fichiers. Je ne sais pas comment le régler à d'autres lecteurs que C:, laissez-moi savoir si vous ne. /media/disk est l'emplacement dans votre TensorFlow docker où votre hôte chemin de la montée contre.

-p 8888:8888 signifie "carte de port 8888 dans le panneau de 8888 dans le répertoire de l'hôte". Vous pouvez modifier la deuxième partie vers d'autres ports si vous le souhaitez.

Quand vous avez en cours d'exécution, vous pouvez y accéder en exécutant le code suivant:

docker exec -ti [docker-id] bash

Où [docker-id] peuvent être trouvés en exécutant:

docker ps

Pour commencer votre ipython notebook server à partir de TensorFlow de docker, exécutez la commande suivante:

ipython notebook --ip='*'

Pour permettre ipython serveur d'écouter toutes les ip ainsi, votre application peut être accessible à partir de la machine hôte.

Au lieu de l'affichage de votre application en http://localhost:8888, vous ne pouvez l'afficher en http://[boot2docker-ip]:8888. Pour trouver boot2docker-ip d'exécuter ceci dans votre terminal (pas boot2docker terminal):

boot2docker ip

Answer 3

Une autre façon de l'exécuter sur Windows est installer par exemple Vmware (une version gratuite si vous ne l'utilisez pas dans le commerce), installer Ubuntu Linux dans cette situation et ensuite installer TensorFlow à l'aide de Linux instructions. C'est ce que j'ai fait, ça fonctionne bien.