Instalar TensorFlow Federated

Hay algunas formas de configurar su entorno para usar TensorFlow Federated (TFF):

  • La forma más sencilla de aprender y utilizar TFF no requiere instalación; ejecute el TensorFlow Federados mismas directamente en su navegador usando Google Colaboratorio .
  • Para utilizar TensorFlow federados en una máquina local, instale el paquete TFF con Python pip gestor de paquetes.
  • Si tiene una configuración de máquina única, construir el paquete TFF de la fuente.

Instalar TensorFlow Federados usando pip

1. Instale el entorno de desarrollo de Python.

En Ubuntu:

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

En 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. Cree un entorno virtual.

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

3. Instale el paquete de Python federado de TensorFlow publicado.

pip install --upgrade tensorflow-federated

3 (alternativa). Instala el paquete de Python federado de TensorFlow todas las noches.

pip install --upgrade tensorflow-federated-nightly

4. Pruebe Tensorflow Federated.

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

Compila el paquete de Python federado de TensorFlow desde la fuente

La compilación de un paquete de Python federado de TensorFlow a partir de la fuente es útil cuando desea:

  • Realice cambios en TensorFlow Federated y pruebe esos cambios en un componente que use TensorFlow Federated antes de que esos cambios se envíen o publiquen.
  • Utilice los cambios que se enviaron a TensorFlow Federated pero que no se publicaron.

1. Instale el entorno de desarrollo de Python.

En Ubuntu:

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

En 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. Instale Bazel.

Instalar Basel , la herramienta de construcción utilizado para compilar Tensorflow federados.

3. Clona el repositorio federado de Tensorflow.

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

4. Compile el paquete de Python federado de TensorFlow.

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

5. Cree un nuevo proyecto.

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

6. Cree un entorno virtual.

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

7. Instale el paquete de Python federado de TensorFlow.

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

8. Pruebe Tensorflow Federated.

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