Question

我有兴趣将TensorFlow整合到Windows 10上的Visual Studio中构建的C ++服务器应用程序中，我需要知道这是否可行。谷歌最近宣布Windows对TensorFlow的支持：https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html 但据我所知，这只是一个更常用的Python包的pip安装，要使用C ++ API，你需要自己从源代码构建repo：How to build and use Google TensorFlow C++ api 我尝试使用bazel自己构建项目，但遇到了试图配置构建的问题。

有没有办法让TensorFlow C ++在本机Windows中运行（不使用Docker或新的Windows 10 Linux子系统，因为我已经看过其他人发布的内容）？

谢谢，

伊恩

Answer 1

在Windows上使用TensorFlow的C ++ API肯定是可能的，但它目前还不是 easy 。现在，在Windows上构建C ++ API的最简单方法是使用CMake进行构建，并调整CMake rules for the tf_tutorials_example_trainer project（请参阅源代码here）。使用CMake构建将为您提供一个Visual Studio项目，您可以在其中实现C ++ TensorFlow程序。

请注意，tf_tutorials_example_trainer项目构建一个控制台应用程序，将所有TensorFlow运行时静态链接到您的程序中。目前我们还没有编写创建可重用TensorFlow DLL的必要规则，尽管这在技术上是可行的：例如，Python扩展是包含运行时的DLL，但不导出必要的符号以使用TensorFlow的C或C ++ API直接。

Answer 2

Joe Antognini和类似TensorFlow ReadMe at GitHub 的详细指南解释了通过CMake构建TensorFlow源代码。您还需要在您的计算机上安装SWIG，这允许使用Python脚本语言连接C / C ++源代码。我确实使用Visual CMAKE（cmake-gui）和下面显示的屏幕截图。

在CMake配置中，我使用了Visual Studio 15 2017编译器。成功完成此阶段后，您可以单击“生成”按钮继续实际构建过程。

但是，在Visual Studio 2015上，当我尝试通过＆＃34; ALL_BUILD＆＃34;项目，设置给了我＆＃34;无法找到v141的构建工具＆＃34;错误。即使我试图重新定位我的解决方案，这也不会消失。最后，使用Visual Studio 2017成功构建了解决方案。您还需要在成功配置之前在CMake中手动设置SWIG_EXECUTABLE路径。

如Antognini链接所示，对于我来说，在16GB RAM，Core i7机器上构建大约需要半个小时。完成后，您可能希望通过尝试运行tf_tutorials_example_trainer.exe文件来验证您的构建。

希望这有帮助！

Answer 3

我必须通过安装程序（“单个组件”选项卡）添加“ VC ++ 2017版本15.4 v14.11工具集”来使用Visual Studio 2017的降级版本（从15.7.5到15.4）。

对我有用的cmake命令是：

cmake .. -A x64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ^
-T "v141,version=14.11" ^
-DSWIG_EXECUTABLE="C:/Program Files/swigwin-3.0.12/swig.exe" ^
-DPYTHON_EXECUTABLE="C:/Program Files/Python/python.exe" ^
-DPYTHON_LIBRARIES="C:/Program Files/Python/libs/python27.lib" ^
-Dtensorflow_ENABLE_GPU=ON ^
-DCUDNN_HOME="C:/Program Files/cudnn-9.2-windows10-x64-v7.1/cuda"  ^
-DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0"

构建后，在Visual Studio中打开tensorflow.sln并构建ALL_BUILD。

如果要启用GPU计算，请检查图形卡here（计算能力> 3.5）。请记住安装所有软件包（Cuda Toolkit 9.0，cuDNN，Python 3.7，SWIG，Git，CMake ...），并在开始时将路径添加到环境变量。

Answer 4

有关我们在Windows上构建TensorFlow C ++ API的最新工作，请查看this github page。该功能适用于Windows 10，目前不支持CUDA（仅CPU）。

PS：仅bazel构建方法有效，因为不再支持CMake且不再对其进行维护，从而导致CMake配置错误。

Answer 5

我制作了一个自述文件，详细介绍了如何在Windows上为C ++ API构建Tensorflow dll和.lib文件，并使用Bazel从源代码中构建了GPU支持。 Tensorflow版本1.14

本教程是循序渐进的，并且从头开始，因此您可能需要向下滚动过去的步骤，例如检查硬件，安装Bazel等。这是网址：https://github.com/sitting-duck/stuff/tree/master/ai/tensorflow/build_tensorflow_1.14_source_for_Windows

可能您想一直向下滚动到这一部分： https://github.com/sitting-duck/stuff/tree/master/ai/tensorflow/build_tensorflow_1.14_source_for_Windows#step-7-build-the-dll

它显示了如何传递命令以创建.lib和.dll。

然后要测试.lib，应将其链接到c ++项目中，

然后它将向您展示如何使用TF_EXPORT宏识别和修复丢失的符号

我正在积极改进本教程，因此，如果遇到问题，请随时在此答案上留下评论。

是否可以在Windows上使用TensorFlow C ++ API？

5 个答案: