TensorFlow 2.4.0-rc3のビルド手順（Windows10, CUDA11.1.1, cuDNN 8.0.5, Python 3.9.0）

2020/11/30時点でのTensorFlow 2.4.0-rc3のビルド方法の概要を残しておきます。

毎回同じような手順でビルドできるようになってきていますが、その時々で注意すべきポイントや手順があったりします。今回の組み合わせでは、Numpyのバージョンにだけ気をつければ正常にビルドできました。ビルド時点でNumpyの最新バージョンは1.19.4でしたが、このバージョンはWindows環境だとNumpyを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。

追伸

2020/12/05

私の環境だけかもしれませんが、以下環境の組み合わせで利用すると作成したTensorFlowのwheelパッケージをインストールする際にFailed to build h5py grpcioとなりインストールに失敗します。
バージョンはh5py 3.1.0、grpcio 1.34.0になりますが、現時点で解決策は調べられていません。

2020/12/06

作成したTensorFlowのwheelパッケージのインストールで失敗する件、Python 3.9.0を利用したときの依存パッケージの組み合わせなどに起因しているエラーのように見えます。
全く同じ設定でPython 3.8.6を利用したら問題ありませんでした。

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 3.9.0 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_tf240rc3 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_tf240rc3  # 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_tf240rc3\venv
cd /d s:\build\build_tf240rc3
.\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
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-rc3のタグ指定）
git clone -b v2.4.0-rc3 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 2.3.0+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）が必要だったが今回は不要
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。