TensorFlow Federated (TFF) を使用するように環境を設定するには、いくつかの方法があります。
- TFF を学習して使用する最も簡単な方法は、インストールを必要としません。 Google Colaboratoryを使用して、TensorFlow Federated チュートリアルをブラウザで直接実行します。
- ローカル マシンで TensorFlow Federated を使用するには、Python の
pip
パッケージ マネージャーを使用して TFF パッケージをインストールします。 - 固有のマシン構成がある場合は、ソースから TFF パッケージをビルドします。
pip
を使用して TensorFlow Federated をインストールする
1. Python 開発環境をインストールします。
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. 仮想環境を作成します。
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
3. リリースされた TensorFlow Federated Python パッケージをインストールします。
pip install --upgrade tensorflow-federated
4. Tensorflow Federated をテストします。
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
ソースから TensorFlow Federated Python パッケージをビルドする
ソースから TensorFlow Federated Python パッケージをビルドすると、次のような場合に役立ちます。
- TensorFlow Federated に変更を加え、それらの変更が送信またはリリースされる前に、TensorFlow Federated を使用するコンポーネントでそれらの変更をテストします。
- TensorFlow Federated に送信されたがリリースされていない変更を使用します。
1. Python 開発環境をインストールします。
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2.Bazel をインストールします。
Tensorflow Federated のコンパイルに使用されるビルド ツールBazel をインストールします。
3. Tensorflow Federated リポジトリのクローンを作成します。
git clone https://github.com/tensorflow/federated.git
cd "federated"
4. 仮想環境を作成します。
python3.9 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy
5. TensorFlow Federated Python パッケージをビルドします。
mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tensorflow_federated/tools/python_package:build_python_package -- \ --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"
6. 仮想環境を終了する
deactivate
7. 新しいプロジェクトを作成します。
mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"
8. 新しい仮想環境を作成します。
python3.9 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
9. TensorFlow Federated Python パッケージをインストールします。
pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"
10. Tensorflow Federated をテストします。
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"