je peux confirmer qu'il fonctionne dans le sous-système Windows Pour Linux! Et il est également très simple.

dans la base Ubuntu sur Windows 10, d'abord mettre à jour l'index des paquets:

apt-get update

puis installer pip pour Python 2:

sudo apt-get install python-pip python-dev

installer tensorflow:

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

le paquet est maintenant installé et vous pouvez lancer L'échantillon CNN sur le set MNIST:

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

python convolutional.py

je viens de tester le paquet CPU pour le moment.

j'ai blogué à ce sujet: http://blog.mosthege.net/2016/05/11/running-tensorflow-with-native-linux-binaries-in-the-windows-subsystem-for-linux /

cheers

~ michael

Désolé pour l'excavation, mais cette question est très populaire, et maintenant il a une réponse différente.

Google a officiellement annoncé L'ajout de Windows (7, 10, et le serveur 2016) le soutien pour TensorFlow: developers.googleblog.com

le module Python peut être installé en utilisant pip avec une seule commande:

C:\> pip install tensorflow

et si vous avez besoin de soutien GPU:

 C:\> pip install tensorflow-gpu

TensorFlow manuel - Comment installer pip sur windows

une autre information utile est incluse dans les notes de mise à jour.: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

UPD: @m02ph3u5 droit mentionné dans les commentaires TF pour windows prend en charge uniquement Python 3.5.x Installation TensorFlow sur Windows natif de la pip

Installation De TensorFlow

TensorFlow ne supporte actuellement que Python 3.5 64 bits. Le CPU et le GPU sont supportés. Voici quelques instructions d'installation si vous n'avez pas Python 3.5 64-bit:

1. télécharger et installer Microsoft Visual C++ 2015 Mise à jour redistribuable 3: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=53587 (requis par Python 3.5 et TensorFlow)
2. Télécharger et installer Python 3.5 64 bits: https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe
3. installer pip comme suit: télécharger https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py , puis exécuter python get-pip.py
4. installer TensorFlow avec pip install tensorflow (version CPU) ou pip install tensorflow-gpu (version GPU --> nécessite l'installation de CUDA).

Testing TensorFlow

vous pouvez maintenant exécuter quelque chose comme suit pour vérifier si TensorFlow fonctionne bien:

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 est livré avec quelques modèles, qui sont situés dans C:\Python35\Lib\site-packages\tensorflow\models\ (en supposant que vous avez installé python dans C:\Python35 ). Par exemple, vous pouvez exécuter dans la console:

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

ou

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

les Limites de TensorFlow sur les fenêtres

support Initial pour construire TensorFlow sur Microsoft Windows a été ajouté le 2016-10-05 dans commit 2098b9abcf20d2c9694055bbfd6997bc00b73578 :

ce PR contient une version initiale de support pour TensorFlow de bâtiment (CPU seulement) sur Windows en utilisant CMake. Il comprend de la documentation pour construction avec CMake sur les fenêtres, code spécifique à la plate-forme pour la mise en œuvre des fonctions de base sur Les fenêtres et les règles de construction le programme formateur d'exemples C++ et un paquet PIP (Python 3.5 seulement). Les règles de CMake prennent en charge la construction de TensorFlow avec Visual Studio 2015.

Windows support est un travail en cours, et nous accueillons vos commentaires et des contributions.

pour plus de détails sur les fonctionnalités actuellement prises en charge et les instructions pour construire TensorFlow sur Windows, s'il vous plaît voir le fichier tensorflow/contrib/cmake/README.md .

le soutien de Microsoft Windows a été introduit dans TensorFlow dans la version 0.12 RC0 ( notes de version ):

TensorFlow construit et tourne maintenant sur Microsoft Windows (testé sur Windows 10, Windows 7, et Windows Server 2016). Les langues prises en charge sont Python (via un paquet pip) et C++. CUDA 8.0 et cuDNN 5.1 sont supportés pour l'accélération GPU. Les limites connues comprennent: il n'est pas actuellement possible de charger une bibliothèque personnalisée. Les systèmes de fichiers GCS et HDFS ne sont pas pris en charge actuellement. Les Po suivants ne sont pas encore mis en œuvre: DepthwiseConv2dNative, DepthwiseConv2dNativeBackpropFilter, DepthwiseConv2dNativeBackpropInput, Dequantize, Digamma, Erf, Erfc, Igamma, Igammac, Lgamma, Polygamma, Quantize Etdequantize, QuantizedAvgPool, QuantizedBatchNomWithGlobalNormalization, QuantizedBiasAdd, quantizedconcat, quantizedconv2d, Quantizedmatmul, Quantizedmaxpool, Quantizedown and shrinkrange, QuantizedRelu, QuantizedRelu6, QuantizedReshape, QuantizeV2, RequantizationRange, et Requantize.

maintenant Tensorflow est officiellement supporté par Windows, vous pouvez l'installer en utilisant la commande pip de Python 3.5 sans le compiler vous-même

CPU Version

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

cp35 indique python 3.5 wheel, 0.12.0 la version, vous pouvez éditer ceux-ci selon votre préférence, ou pour installer la dernière version CPU disponible, vous pouvez utiliser

pip install --upgrade tensorflow

version GPU

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

cp35 indique python 3.5 wheel", 0.12.0 la version, vous pouvez modifier ceux-ci selon votre préférence, ou pour installer la dernière version GPU disponible, vous pouvez utiliser

pip install --upgrade tensorflow-gpu

Plus D'Information

peut fonctionner pour vous: installer la boîte virtuelle, créer Linux VM et installer Linux dans elle. Je recommande Ubuntu, parce que Google l'utilise souvent en interne. Ensuite, installez TensorFlow dans Linux VM.

vous ne pouvez pas pour le moment. Le problème est que tensorflow utilise la construction bazel un autre outil interne de Google qui a été exposé comme un projet open source et il a seulement le soutien pour mac et unix. Jusqu'à ce que bazel soit porté à windows ou un autre système de construction est ajouté à tensorflow il y a une petite chance d'exécuter tensorflow nativement sur windows.

qui dit que vous pouvez installer virtualbox, puis installer docker-machine et exécuter un linux container avec tensorflow à l'intérieur.

j'ai réussi à installer TensorFlow sur Win8.1 sans Docker en suivant les conseils de https://discussions.udacity.com/t/windows-tensorflow-and-visual-studio-2015/45636

j'ai essayé beaucoup de choses avant, et je ne vais pas essayer de l'installer deux fois, mais voici ce que j'ai fait: - installer VS2015 (assurez-vous que Visual C++ est aussi installé) - installer les outils Python pour VS2015 - installez Python2.7 avec Anaconda2 - installer pip et conda pour Python - installer numpy avec pip inside VS2015 - installer tensorflow avec pip à l'intérieur VS2015

Je n'ai pas réussi à le faire avec Python3.5

j'ai réussi à installer aussi sur Win8.1 via Cloud9 Il y a un tutoriel vidéo sur Youtube.

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

EDIT: en fait pour le ci-dessus, (pas Cloud9 qui est très bien) j'ai des problèmes: TensorFlow semble comme il est installé (je peux le voir dans la liste des modules installés dans VS2015 lorsque vous cliquez dans Solution Explorer sur Python 64-bit 2.7) mais si je tape dans un script ou dans Python Interactive import tensorflow as TF alors je reçois un message d'erreur

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

au moment d'écrire cette réponse, je n'ai pas réussi à faire installer tensorflow correctement avec la version 3.5.2 de python. Revenir à python 3.5.0 a fait l'affaire.

puis j'ai pu installer avec

C: > pip install tensorflow

si vous avez déjà installé anaconda sur vos fenêtres, il y a un moyen plus simple comme je l'ai découvert:

conda create --name snakes python=3

puis

activate snakes

puis

pip install tensorflow

c'est similaire à virtualenv et j'ai trouvé cela utile.

suivre ce lien pour installer Tensorflow sur Windows et vous pouvez également l'utiliser dans Visual Studio