TensorFlow Federated installieren

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Ihre Umgebung für die Verwendung von TensorFlow Federated (TFF) einzurichten:

  • Die einfachste Methode zum Erlernen und Verwenden von TFF erfordert keine Installation; laufen die TensorFlow Federated - Lektionen direkt in Ihrem Browser mit Google Colaboratory .
  • TensorFlow Federated auf einem lokalen Rechner zu verwenden, installieren Sie pip das TFF - Paket mit Pythons pip - Manager - Paket.
  • Wenn Sie eine einzigartige Maschinenkonfiguration haben, baut das TFF - Paket von der Quelle.

Installieren TensorFlow Federated mit pip

1. Installieren Sie die Python-Entwicklungsumgebung.

Unter Ubuntu:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv

Unter macOS:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python  # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv

2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung.

virtualenv --python python3 "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip

3. Installieren Sie das freigegebene TensorFlow Federated Python-Paket.

pip install --upgrade tensorflow-federated

3 (alternativ). Installieren Sie das nächtliche TensorFlow Federated Python-Paket.

pip install --upgrade tensorflow-federated-nightly

4. Testen Sie Tensorflow Federated.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"

Erstellen Sie das TensorFlow Federated Python-Paket aus der Quelle

Das Erstellen eines TensorFlow Federated Python-Pakets aus der Quelle ist hilfreich, wenn Sie Folgendes möchten:

  • Nehmen Sie Änderungen an TensorFlow Federated vor und testen Sie diese Änderungen in einer Komponente, die TensorFlow Federated verwendet, bevor diese Änderungen übermittelt oder freigegeben werden.
  • Verwenden Sie Änderungen, die an TensorFlow Federated übermittelt, aber nicht freigegeben wurden.

1. Installieren Sie die Python-Entwicklungsumgebung.

Unter Ubuntu:

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv

Unter macOS:

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python  # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv

2. Installieren Sie Bazel.

Installieren Sie Bazel , das Build - Tool verwendet , um Tensorflow Federated zu kompilieren.

3. Klonen Sie das Tensorflow Federated-Repository.

git clone https://github.com/tensorflow/federated.git
cd "federated"

4. Erstellen Sie das TensorFlow Federated Python-Paket.

mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tensorflow_federated/tools/python_package:build_python_package -- \
    --nightly \
    --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"

5. Erstellen Sie ein neues Projekt.

mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"

6. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung.

virtualenv --python python3 "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip

7. Installieren Sie das TensorFlow Federated Python-Paket.

pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"

8. Testen Sie Tensorflow Federated.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"