2020/12/17時点でのTensorFlow 2.4.0のビルド方法の概要を残しておきます。
Numpyは最新の1.19.4だと、Windows環境でimportするだけでエラーになるので、1つ前の1.19.3を使用します。（これはWindows側の問題で、2021年1月くらいに修正される予定らしいです）
環境情報
ビルドに利用した環境です。CUDAやcuDNNのフォルダなど、事前にパスを通した状態になっています。
- Windows 10 Pro 20H2 (64bit)
- Visual Studio Community 2019 Ver 16.8.2
- Python 3.8.6（3.9.0を使うとwheelパッケージインストール時にエラーになります）
- MSYS2（
pacman -S git patch unzipで必要なパッケージを導入済み） - Bazel 3.7.1 （3.1.0以上のバージョンを使う必要あり）
- CUDA 11.1.1
- cuDNN 8.0.5.39
ビルド用のフォルダ構成など
今回はS:\build\build_tf240 フォルダ配下にTensorFlowのソースコードをダウンロードしてビルドしています。Pythonの仮想環境も、TensorFlowビルド用に用意します。
S:/build/build_tf240 # 作業フォルダRoot
+ tensorflow # gitで取得してくるソースコード
+ venv # Python仮想環境
+ wheelhouse # 作成したwhlファイルを格納するフォルダ
ビルド手順
x64 Native Tools Command Prompt for VS 2019 を起動して以下の手順でビルドを行います。
# 仮想環境を作成して有効化する
python -m venv s:\build\build_tf240\venv
cd /d s:\build\build_tf240
.\venv\Scripts\activate.bat
# 必要なパッケージのインストール
# 注意：Numpyは最新の1.19.4を使うとエラーになるので1.19.3を使用（利用時もNumpy 1.19.3を使用すること）
python -m pip install --upgrade pip setuptools
pip install numpy==1.19.3
pip install six wheel
pip install keras_applications==1.0.8 --no-deps
pip install keras_preprocessing==1.1.2 --no-deps
# ソースコード取得（v2.4.0のタグ指定）
git clone -b v2.4.0 https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
# 環境によってはコマンドのパラメーターが長くなりすぎてエラーになるので不要な環境変数を削除
set _OLD_VIRTUAL_PATH=
# ビルド構成の設定
# CUDA support: Y
# CUDA compute capabilities: 7.5 （利用環境に合わせて変更）
# Optimization: /arch:AVX2 （利用環境に合わせて変更）
# それ以外はデフォルト設定（Enter）
python ./configure.py
# ビルド
# TensorFlow 2.3.x+CUDA11の場合は「DTHRUST_IGNORE_CUB_VERSION_CHECK」のおまじない（CUB互換チェックのスキップ）が必要だったが2.4.xは不要
bazel build --config=opt --config=avx2_win --config=short_logs --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true --copt=-nvcc_options=disable-warnings //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
# パッケージの作成（wheelhouseフォルダにパッケージを作成）
# 数分間画面が更新されないので心配になりますが、きちんと処理されているのでしばらく待ちましょう
bazel-bin\tensorflow\tools\pip_package\build_pip_package ..\wheelhouse
これで完了です。
なおビルドに使用したbazelの中間ファイル等は%UserProfile%\_bazel_%UserName%フォルダに作成され、容量も20GB近くになるので、不要であれば削除しても問題ありません。Bazelが起動していると削除できないので、その場合はコマンドプロンプトでbazel shutdownとして、Bazelを終了してから削除してください。
作成したTensorFlowのwheelパッケージを利用する際は、pip install numpy==1.19.3という感じでTensorFlowよりも先にNumpyをバージョン指定で導入しておくことをおすすめします。最新のNumpy 1.19.4は2020/12/17時点では利用できません。