Penginstalan

Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Instalasi dengan Pip

Instal Hutan Keputusan TensorFlow dengan menjalankan:

# Install TensorFlow Decision Forests.
pip3 install tensorflow_decision_forests --upgrade

Kemudian, periksa instalasi dengan menjalankan:

# Check the version of TensorFlow Decision Forests.
python3 -c "import tensorflow_decision_forests as tfdf; print('Found TF-DF v' + tfdf.__version__)"

Bangun dari sumber

Linux

Mempersiapkan

Persyaratan

  • Bazel >= 3.7.2
  • Python >= 3
  • Git
  • Paket Python: numpy tensorflow pandas

Alih-alih menginstal dependensi dengan tangan, Anda dapat menggunakan buruh pelabuhan TensorFlow Build . Jika Anda memilih opsi ini, instal Docker:

Kompilasi

Unduh Hutan Keputusan TensorFlow sebagai berikut:

# Download the source code of TF-DF.
git clone https://github.com/tensorflow/decision-forests.git
cd decision-forests

Opsional: Hutan Keputusan TensorFlow bergantung pada Hutan Keputusan Yggdrasil . Jika Anda ingin mengedit kode Yggdrasil, Anda dapat mengkloning github Yggdrasil dan mengubah jalur yang sesuai di third_party/yggdrasil_decision_forests/workspace.bzl .

Opsional: Jika Anda ingin menggunakan opsi buruh pelabuhan, jalankan skrip start_compile_docker.sh dan lanjutkan ke langkah berikutnya. Jika Anda tidak ingin menggunakan opsi buruh pelabuhan, lanjutkan ke langkah berikutnya secara langsung.

# Optional: Install and start the build docker.
./tools/start_compile_docker.sh

Kompilasi dan jalankan unit test TF-DF dengan perintah berikut. Perhatikan bahwa test_bazel.sh dikonfigurasi untuk python3.8 dan kompiler default pada mesin Anda. Edit file secara langsung untuk mengubah konfigurasi ini.

# Build and test TF-DF.
./tools/test_bazel.sh

Buat dan uji paket pip dengan perintah berikut. Ganti python3.8 dengan versi python yang ingin Anda gunakan. Perhatikan bahwa Anda tidak harus menggunakan versi Python yang sama seperti pada skrip test_bazel.sh .

Jika konfigurasi Anda kompatibel dengan manylinux2014 , paket pip yang kompatibel dengan manylinux2014 akan diproduksi.

Jika konfigurasi Anda tidak kompatibel dengan manylinux2014, paket pip yang tidak kompatibel dengan manylinux2014 akan dibuat, dan pemeriksaan terakhir akan gagal. Tidak masalah jika Anda ingin menggunakan TF-DF di mesin Anda sendiri. Cara mudah untuk membuat build manylinux2014 kompatibel adalah dengan menggunakan buruh pelabuhan yang disebutkan di atas.

# Build and test a Pip package.
./tools/build_pip_package.sh python3.8

Perintah ini akan menginstal paket pip TF-DF dan menjalankan contoh dalam examples/minimal.py . Paket Pip terletak di direktori dist/ .

Jika Anda ingin membuat paket Pip untuk versi Python lain yang kompatibel, jalankan:

# Install the other versions of python (assume only python3.8 is installed; this is the case in the build docker).
sudo apt-get update && sudo apt-get install python3.7 python3.9 python3-pip

# Create the Pip package for the other version of python
./tools/build_pip_package.sh python3.7
./tools/build_pip_package.sh python3.9

Atau , Anda dapat membuat paket pip untuk semua versi python yang kompatibel menggunakan pyenv dengan menjalankan perintah berikut. Lihat header tools/build_pip_package.sh untuk lebih jelasnya.

# Build and test all the Pip package using Pyenv.
./tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS

MacOS

Mempersiapkan

Persyaratan

  • Coreutils (diuji dengan brew install coreutils )
  • Bazel >= 3.7.2
  • Python >= 3 (diuji dengan brew install python )
  • Git
  • JDK 11
  • Paket Python: numpy tensorflow pandas

Kompilasi

Ikuti langkah yang sama seperti kompilasi linux tanpa Docker.

Catatan akhir

Kompilasi TF-DF bergantung (sejak 17 Desember 2021) pada paket Pip TensorFlow dan dependensi TensorFlow Bazel. Sebagian kecil dari TensorFlow akan dikompilasi. Mengkompilasi TF-DF pada satu workstation yang kuat membutuhkan waktu ~10 menit.

Penyelesaian masalah