张量流构建 - CPU / MKL / Windows答案

【问题标题】：tensorflow build - CPU / MKL / Windows张量流构建 - CPU / MKL / Windows
【发布时间】：2018-06-09 02:32:27
【问题描述】：

有没有人成功搭建过tensorflow python wheel，配置如下：

几天来，我一直在努力调整 bazel 文件和 cmake 文件，但没有成功。

想知道是否有人成功并愿意分享他的所作所为。

谢谢，里奥

【问题讨论】：

【解决方案1】：

解决方案：1

通常不支持在 Windows 上从 Source 安装 TensorFlow。但是您可以尝试使用 bazel 或 tensorflow cmake build 来构建它。参考：https://www.tensorflow.org/install/install_sources

解决方案：2

如下创建 Intel 优化的 conda 环境：

conda create -n tf -c intel python=3.6

安装张量流：

conda install -c intel tensorflow

这将使用 mkl 安装 tensorflow 版本 1.2.1。这可能会有所帮助。

先决条件：在您的 Windows 机器上安装 Anaconda。

【讨论】：

【解决方案2】：

我使用了这个发行版，它对我来说运行良好（Windows 7 和 10 64 位，2x Intel Xeon E5-2637 v3）

【讨论】：

德克萨斯州。不知道是不是在用mkl？
默认情况下，要利用 AMX2 架构，您必须使用 MKL。 tensorflow.org/performance/performance_guide#optimizing_for_cpu
Github 代码的问题在于它们的更新频率并不总是与 tensorflow 的更新方式一致。因此，如果用户不活跃，您可能需要等待很长一段时间，直到下一个版本的 TF - MKL。当然，除非你弄脏了他的代码并对其进行调整。
Tx 为您提供帮助。我检查了这个轮子，不幸的是它没有没有 MKL。
在这个轮子上用 data_format='NCHW' （仅由使用 MKL 编译的 tensorflow 支持）运行“nn_ops.conv2d”进行了测试。得到“data_format == FORMAT_NHWC Generic conv implementation 目前仅支持 NHWC 张量格式。”测试示例取自：github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8151