Installa TensorFlow federato

Esistono alcuni modi per configurare l'ambiente per l'utilizzo di TensorFlow Federated (TFF):

  • Il modo più semplice per imparare e utilizzare TFF non richiede installazione; eseguire il tensorflow federati tutorial direttamente nel tuo browser usando Google Colaboratory .
  • Per utilizzare tensorflow Federated su un computer locale, installare il pacchetto TFF con Python pip gestore di pacchetti.
  • Se si dispone di una configurazione di macchina unica, creare il pacchetto TFF dalla fonte.

Installare tensorflow federati utilizzando pip

1. Installa l'ambiente di sviluppo Python.

Su Ubuntu:

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

Su 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. Creare un ambiente virtuale.

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

3. Installare il pacchetto TensorFlow Federated Python rilasciato.

pip install --upgrade tensorflow-federated

3 (alternativa). Installa il pacchetto notturno TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade tensorflow-federated-nightly

4. Testare Tensorflow federato.

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

Crea il pacchetto TensorFlow Federated Python dal codice sorgente

La creazione di un pacchetto TensorFlow Federated Python dal codice sorgente è utile quando si desidera:

  • Apportare modifiche a TensorFlow Federated e testare tali modifiche in un componente che utilizza TensorFlow Federated prima che vengano inviate o rilasciate.
  • Utilizzare le modifiche che sono state inviate a TensorFlow Federated ma non sono state rilasciate.

1. Installa l'ambiente di sviluppo Python.

Su Ubuntu:

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

Su 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. Installare Bazel.

Installare Bazel , lo strumento di compilazione utilizzato per compilare tensorflow federati.

3. Clonare il repository federato Tensorflow.

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

4. Creare il pacchetto Python federato TensorFlow.

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

5. Creare un nuovo progetto.

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

6. Creare un ambiente virtuale.

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

7. Installare il pacchetto Python federato TensorFlow.

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

8. Prova Tensorflow federato.

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