(업데이트) 지난 주에 0.12.1 버전이 릴리즈 되었습니다. 이 버전의 수정 내용은 프로토콜버퍼(protobuf)의 요구 버전이 3.1 에서 3.1 이상으로 변경된 것 이외에는 대부분 문서의 내용을 수정한 것입니다.
텐서플로우 0.12 버전이 정식 릴리즈 되었습니다. 0.12 버전부터는 윈도우즈에 대한 지원(Windows 10, Windows 7, and Windows Server 2016 에서 테스트)과 Go 언어 지원, 텐서보드에서 임베딩 시각화 등이 추가되었습니다. 그리고 tf.train.Saver의 체크포인트 파일 포맷이 V2 로 업그레이드 되었습니다. 자세한 내용은 릴리즈 노트를 참고하세요.
텐서플로우 0.12RC1 버전 부터 리눅스, 맥, 윈도우에서 모두 pip 설치를 지원하고 있습니다.
맥, 리눅스, 윈도우즈(아나콘다 권장) CPU 버전
$ pip install tensorflow
맥, 리눅스, 윈도우즈(아나콘다 권장) GPU 버전
$ pip install tensorflow-gpu
다만 현재 0.12 버전은 아직 PyPI 에 등록되지 않았습니다(현재는 PyPI에 등록되어 있어 pip 로 설치할 수 있습니다). 아마 몇일 내로 등록될 것 같지만 당장 0.12 버전으로 업그레이드하시려면 wheel 패키지를 지정해서 설치해야 합니다.
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py2-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-py2-none-any.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl
# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-py3-none-any.whl
pip 명령은 아래와 같습니다.
$ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
윈도우즈는 아래 명령을 참고하세요.
# CPU Only
C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
# GPU enabled
C:\> pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog) 
안녕하세요
Windows용 버전은 아직 x86_64 버전만 build , install 가능한걸루 알고 있습니다.
맞는지요?
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네 맞습니다. 64비트 파이썬 3.5 에서만 가능합니다. 🙂
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네~
x86_32 버전도 나올수 있을까요?
제가 caffe 도 연구중에 있는데 caffe 역시 windows 에서는 x86_64 에서만 build 가 성공적으로 되는것 같습니다.
DL framework 들은 모두 windows x86_32 에서는 빌드가 힘든것인지…
아마도 사용하는 의존 서드 파티 라이브러리의 문제인것 같은데
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아마도 사용자들의 니즈가 그리 많지 않아서 아닐까요. 요즘 컴퓨터는 거의 64비트라서… 🙂
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네 감사합니다.
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