Novo! Use o Simple ML for Sheets para aplicar aprendizado de máquina aos dados em suas planilhas do Google Leia mais

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Instalação

Instalação com Pip

Instale o TensorFlow Decision Forests executando:

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

Em seguida, verifique a instalação executando:

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

Construir a partir da fonte

Detalhes técnicos

O TensorFlow Decision Forests (TF-DF) implementa operações personalizadas para o TensorFlow e, portanto, depende da ABI do TensorFlow. Como a ABI pode mudar entre versões, qualquer versão do TF-DF só é compatível com uma versão específica do TensorFlow.

Para evitar a compilação e o envio de todo o TensorFlow com TF-DF, o TF-DF vincula-se à biblioteca compartilhada libtensorflow que é distribuída com o pacote Pip do TensorFlow. Apenas uma pequena parte do TensorFlow é compilada e a compilação leva apenas cerca de 10 minutos em uma estação de trabalho forte (em vez de várias horas ao compilar todo o TensorFlow). Para garantir que isso funcione, a versão do TensorFlow que é realmente compilada e a biblioteca compartilhada libtensorflow devem corresponder exatamente.

O script tools/test_bazel.sh configura a construção do TF-DF para garantir que as versões dos pacotes usados correspondam. Para obter detalhes sobre esse processo, consulte o código-fonte deste script. Como a compilação do TensorFlow muda frequentemente, ela só oferece suporte à compilação com as versões mais recentes do TensorFlow e todas as noites.

Linux

Construção do Docker

A maneira mais fácil de construir TF-DF no Linux é usando build Build docker do TensorFlow. Basta executar as seguintes etapas para construir:

./tools/start_compile_docker.sh # Start the docker, might require root
export RUN_TESTS=1              # Whether to run tests after build
export PY_VERSION=3.9           # Python version to use for build
# TensorFlow version to compile against. This must match exactly the version
# of TensorFlow used at runtime, otherwise TF-DF may crash unexpectedly.
export TF_VERSION=2.16.1        # Set to "nightly" for building with tf-nightly
./tools/test_bazel.sh

Isso coloca o código C++ compilado no diretório bazel-bin . Observe que este é um link simbólico que não é exposto fora do contêiner (ou seja, a compilação desaparece após sair do contêiner).

Para construir as rodas, execute

tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS INSTALL_PYENV

Isso instalará Pyenv e Pyenv-virtualenv dentro da janela de encaixe e os usará para instalar o Python em todas as versões suportadas para construção. As rodas são colocadas no subdiretório dist/ .

Construção manual

Construir o TF-DF sem o docker pode ser mais difícil e a equipe provavelmente não será capaz de ajudar com isso.

Requisitos

Bazel >= 6.3.0
Pitão >= 3
Git
Pyenv, Pyenv-virtualenv (somente se for empacotado para muitas versões do Python)

Prédio

Baixe o TensorFlow Decision Forests da seguinte maneira:

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

Opcional: as florestas de decisão do TensorFlow dependem das florestas de decisão Yggdrasil . Se quiser editar o código Yggdrasil, você pode clonar o repositório Yggdrasil e alterar o caminho adequadamente em third_party/yggdrasil_decision_forests/workspace.bzl .

Compile e execute os testes unitários do TF-DF com o seguinte comando. Observe que test_bazel.sh está configurado para o compilador padrão em sua máquina. Edite o arquivo diretamente para alterar esta configuração.

# Build and test TF-DF.
RUN_TESTS=1 PY_VERSION=3.9 TF_VERSION=2.16.1 ./tools/test_bazel.sh

Crie e teste um pacote pip com o seguinte comando. Substitua python3.9 pela versão do python que você deseja usar. Observe que você não precisa usar a mesma versão do Python do script test_bazel.sh .

Se sua configuração for compatível com manylinux2014 , um pacote pip compatível com manylinux2014 será produzido.

Se a sua configuração não for compatível com o Manylinux2014, um pacote pip não compatível com manylinux2014 será produzido e a verificação final falhará. Não importa se você deseja usar o TF-DF em sua própria máquina. Uma maneira fácil de tornar a compilação do Manylinux2014 compatível é usar o docker mencionado acima.

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

Este comando instalará o pacote pip TF-DF e executará o exemplo em examples/minimal.py . O pacote Pip está localizado no diretório dist/ .

Se você deseja criar um pacote Pip para outra versão compatível do Python, execute:

# 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

Alternativamente , você pode criar o pacote pip para todas as versões compatíveis do python usando pyenv executando o seguinte comando. Veja o cabeçalho de tools/build_pip_package.sh para mais detalhes.

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

Mac OS

Configurar

Requisitos

Ferramentas de linha de comando XCode
Bazel ( Bazelisk recomendado)
Pacotes Homebrew: GNU coreutils, GNU sed, GNU grep
Pyenv (para construir pacotes Pip com múltiplas versões do Python)

Processador Arm64

Para sistemas MacOS com CPU ARM64, siga estas etapas:

Prepare seu ambiente

git clone https://github.com/tensorflow/decision-forests.git
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Decida qual versão do Python e do TensorFlow você deseja usar e executar

cd decision-forests
bazel clean --expunge            # Remove old builds (esp. cross-compiled).
export RUN_TESTS=1               # Whether to run tests after build.
export PY_VERSION=3.9            # Python version to use for build.
# TensorFlow version to compile against. This must match exactly the version
# of TensorFlow used at runtime, otherwise TF-DF may crash unexpectedly.
export TF_VERSION=2.16.1
./tools/test_bazel.sh            # Takes ~15 minutes on a modern Mac.

Empacote a compilação.

# Building the packages uses different virtualenvs through Pyenv.
deactivate
# Build the packages.
./tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS

Os pacotes podem ser encontrados em decision-forests/dist/ .

Compilação cruzada para CPUs Intel

Se você tiver uma máquina MacOS com CPU Apple, faça a compilação cruzada do TF-DF para máquinas MacOS com CPUs Intel da seguinte maneira.

Prepare seu ambiente

git clone https://github.com/tensorflow/decision-forests.git
python3 -m venv venv
source venv/source/activate

Decida qual versão do Python você deseja usar e executar

cd decision-forests
bazel clean --expunge            # Remove old builds (esp. cross-compiled).
export RUN_TESTS=0               # Cross-compiled builds can't run tests.
export PY_VERSION=3.9            # Python version to use for build.
# TensorFlow version to compile against. This must match exactly the version
# of TensorFlow used at runtime, otherwise TF-DF may crash unexpectedly.
export TF_VERSION=2.16.1
export MAC_INTEL_CROSSCOMPILE=1  # Enable cross-compilation.
./tools/test_bazel.sh            # Takes ~15 minutes on a modern Mac.

Empacote a compilação.

# Building the packages uses different virtualenvs through Pyenv.
deactivate
# Build the packages.
./tools/build_pip_package.sh ALL_VERSIONS_MAC_INTEL_CROSSCOMPILE

Os pacotes podem ser encontrados em decision-forests/dist/ . Observe que eles não foram testados e seria prudente testá-los antes da distribuição.

janelas

Uma compilação do Windows foi produzida com êxito no passado, mas não é mantida neste momento. Consulte tools/test_bazel.bat e tools/test_bazel.sh para obter dicas (possivelmente desatualizadas) para compilação no Windows.

Para usuários do Windows, o YDF oferece compilações oficiais do Windows e a maior parte das funcionalidades (e muito mais!) do TF-DF.