इंस्टॉल करना

पिप के साथ स्थापना

निम्न चलाकर TensorFlow निर्णय वन स्थापित करें:

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

फिर, चलाकर इंस्टॉलेशन की जाँच करें:

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

स्रोत से निर्माण करें

लिनक्स

स्थापित करना

आवश्यकताएं

  • बाज़ेल >=3.7.2
  • पायथन >=3
  • गिट
  • पायथन पैकेज: सुन्न टेंसरफ्लो पांडा

निर्भरताओं को हाथों से स्थापित करने के बजाय, आप TensorFlow Build docker का उपयोग कर सकते हैं। यदि आप यह विकल्प चुनते हैं, तो डॉकर स्थापित करें:

संकलन

TensorFlow डिसीज़न फ़ॉरेस्ट को इस प्रकार डाउनलोड करें:

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

वैकल्पिक: TensorFlow निर्णय वन Yggdrasil निर्णय वन पर निर्भर करता है। यदि आप Yggdrasil कोड को संपादित करना चाहते हैं, तो आप Yggdrasil github को क्लोन कर सकते हैं और तदनुसार third_party/yggdrasil_decision_forests/workspace.bzl में पथ बदल सकते हैं।

वैकल्पिक: यदि आप docker विकल्प का उपयोग करना चाहते हैं, तो start_compile_docker.sh स्क्रिप्ट चलाएँ और अगले चरण पर जारी रखें। यदि आप डॉकर विकल्प का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो सीधे अगले चरण पर जारी रखें।

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

निम्नलिखित कमांड के साथ टीएफ-डीएफ के यूनिट परीक्षण संकलित करें और चलाएं। ध्यान दें कि test_bazel.sh आपकी मशीन पर python3.8 और डिफ़ॉल्ट कंपाइलर के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। इस कॉन्फ़िगरेशन को बदलने के लिए फ़ाइल को सीधे संपादित करें।

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

निम्नलिखित कमांड के साथ एक पिप पैकेज बनाएं और उसका परीक्षण करें। Python3.8 को Python के उस संस्करण से बदलें जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं। ध्यान दें कि आपको test_bazel.sh स्क्रिप्ट के समान Python संस्करण का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है।

यदि आपका कॉन्फ़िगरेशन multiplelinux2014 के साथ संगत है, तो एक manylinux2014 संगत पिप पैकेज तैयार किया जाएगा।

यदि आपका कॉन्फ़िगरेशन मैनीलिनक्स2014 के साथ संगत नहीं है, तो एक गैर manylinux2014 संगत पिप पैकेज तैयार किया जाएगा, और अंतिम जांच विफल हो जाएगी। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप अपनी मशीन पर टीएफ-डीएफ का उपयोग करना चाहते हैं। बिल्ड multiplelinux2014 को संगत बनाने का एक आसान तरीका ऊपर उल्लिखित डॉकर का उपयोग करना है।

# Build and test a Pip package.
./tools/build_pip_package.sh python3.9

यह कमांड TF-DF पाइप पैकेज स्थापित करेगा और examples/minimal.py में उदाहरण चलाएगा। पिप पैकेज dist/ निर्देशिका में स्थित है।

यदि आप पायथन के अन्य संगत संस्करण के लिए एक पिप पैकेज बनाना चाहते हैं, तो चलाएँ:

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

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

वैकल्पिक रूप से , आप निम्न कमांड चलाकर pyenv का उपयोग करके पायथन के सभी संगत संस्करण के लिए पाइप पैकेज बना सकते हैं। अधिक विवरण के लिए tools/build_pip_package.sh का हेडर देखें।

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

मैक ओएस

स्थापित करना

आवश्यकताएं

  • XCode कमांड लाइन उपकरण
  • बेज़ेल (अनुशंसित बेज़ेलिस्क )
  • पायथन >=3.9
  • गिट
  • पायनेव (कई पायथन संस्करणों के साथ पिप पैकेज बनाने के लिए)

बिल्डिंग/पैकेजिंग (एप्पल सीपीयू)

यदि आपके पास Apple CPU के साथ MacOS मशीन है, तो आप निम्नलिखित निर्देशों के साथ निर्माण कर सकते हैं।

  1. तीन रिपॉजिटरी को क्लोन करें और पथ समायोजित करें।

    git clone https://github.com/tensorflow/decision-forests.git
    git clone https://github.com/google/yggdrasil-decision-forests.git
    git clone --branch boost-1.75.0 https://github.com/boostorg/boost.git
    (cd boost && git submodule update --init --checkout --force)
    # Adjust path TF-DF --> YDF
    perl -0777 -i.original -pe 's/    http_archive\(\n        name = "ydf",\n        urls = \["https:\/\/github.com\/google\/yggdrasil-decision-forests\/archive\/refs\/heads\/main.zip"\],\n        strip_prefix = "yggdrasil-decision-forests-main",\n    \)/    native.local_repository\(\n        name = "ydf",\n        path = "..\/yggdrasil-decision-forests",\n    \)/igs' decision-forests/third_party/yggdrasil_decision_forests/workspace.bzl
    # Adjust path YDF --> Boost
    perl -0777 -i.original -pe 's/    new_git_repository\(\n        name = "org_boost",\n        branch = branch,\n        build_file_content = build_file_content,\n        init_submodules = True,\n        recursive_init_submodules = True,\n        remote = "https:\/\/github.com\/boostorg\/boost",\n    \)/    native.new_local_repository\(\n        name = "org_boost",\n        path = "..\/boost",\n        build_file_content = build_file_content,\n    \)/igs' yggdrasil-decision-forests/third_party/boost/workspace.bzl
    

    आपको Tensorflow कमिट हैश को ठीक करने के लिए test_bazen.sh स्क्रिप्ट को मैन्युअल रूप से समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है, क्योंकि यह कभी-कभी MacOS बिल्ड के लिए टूट जाती है।

  2. (वैकल्पिक) एक ताज़ा आभासी वातावरण बनाएं और इसे सक्रिय करें

    python3 -m venv venv
    source venv/source/activate
    
  3. Apple CPU के लिए TensorFlow निर्भरता समायोजित करें

    perl -0777 -i.original -pe 's/tensorflow~=/tensorflow-macos~=/igs' decision-forests/configure/setup.py
    
  4. तय करें कि आप किस पायथन संस्करण का उपयोग करना और चलाना चाहते हैं

    cd decision-forests
    # This will compile with the latest Tensorflow version in the tensorflow-macos repository.
    RUN_TESTS=1 PY_VERSION=3.9 TF_VERSION=mac-arm64 ./tools/test_bazel.sh
    
  5. पिप पैकेज बनाएं

    # First, we deactivate our virtualenv, since the Pip script uses a different one.
    deactivate
    # Build the packages.
    ./tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS_MAC_ARM64
    
  6. पैकेज decision-forests/dist/ में पाए जा सकते हैं।

इंटेल सीपीयू के लिए क्रॉस-कंपाइलिंग

यदि आपके पास Apple CPU के साथ MacOS मशीन है, तो Intel CPU के साथ MacOS मशीनों के लिए TF-DF को निम्नानुसार क्रॉस-कंपाइल करें।

  1. Apple CPU के लिए गाइड के चरण 1-3 और 5 का पालन करें, चरण 4 को छोड़ें । आपको अपनी बिल्ड निर्देशिका को साफ़ करने के लिए bazel --bazelrc=tensorflow_bazelrc clean --expunge चलाने की आवश्यकता हो सकती है।

  2. तय करें कि आप किस पायथन संस्करण का उपयोग करना और चलाना चाहते हैं

    cd decision-forests
    # This will compile with the latest Tensorflow version in the tensorflow-macos repository.
    RUN_TESTS=0 PY_VERSION=3.9 TF_VERSION=mac-intel-crosscompile ./tools/test_bazel.sh
    
  3. पिप पैकेज बनाएं

    # First, we deactivate our virtualenv, since the Pip script uses a different one.
    deactivate
    # Build the packages.
    ./tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS_MAC_INTEL_CROSSCOMPILE
    
  4. पैकेज decision-forests/dist/ में पाए जा सकते हैं।

अंतिम नोट

टीएफ-डीएफ का संकलन टेन्सरफ्लो पिप पैकेज और टेन्सरफ्लो बेज़ल निर्भरता पर निर्भर करता है। TensorFlow का केवल एक छोटा सा हिस्सा संकलित किया जाएगा। एक शक्तिशाली वर्कस्टेशन पर TF-DF को संकलित करने में ~10 मिनट लगते हैं।