Zainstaluj TensorFlow Federated

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Istnieje kilka sposobów skonfigurowania środowiska do korzystania z TensorFlow Federated (TFF):

  • Najłatwiejszy sposób nauki i używania TFF nie wymaga instalacji; uruchom samouczki TensorFlow Federated bezpośrednio w przeglądarce, korzystając z Google Colaboratory .
  • Aby używać TensorFlow Federated na komputerze lokalnym, zainstaluj pakiet TFF z menedżerem pakietów pip języka Python.
  • Jeśli masz unikalną konfigurację komputera, zbuduj pakiet TFF ze źródła .

Zainstaluj TensorFlow Federated za pomocą pip

1. Zainstaluj środowisko programistyczne Pythona.

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Utwórz środowisko wirtualne.

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"

3. Zainstaluj wydany pakiet TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade tensorflow-federated

4. Przetestuj Federację Tensorflow.

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

Zbuduj pakiet TensorFlow Federated Python ze źródła

Tworzenie pakietu TensorFlow Federated Python ze źródła jest przydatne, gdy chcesz:

  • Wprowadź zmiany w TensorFlow Federated i przetestuj te zmiany w komponencie korzystającym z TensorFlow Federated przed przesłaniem lub wydaniem tych zmian.
  • Użyj zmian, które zostały przesłane do TensorFlow Federated, ale nie zostały wydane.

1. Zainstaluj środowisko programistyczne Pythona.

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Zainstaluj Bazela.

Zainstaluj Bazel , narzędzie do budowania używane do kompilowania Tensorflow Federated.

3. Sklonuj federacyjne repozytorium Tensorflow.

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

4. Utwórz środowisko wirtualne.

python3.9 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy

5. Zbuduj pakiet TensorFlow Federated Python.

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

6. Wyjdź ze środowiska wirtualnego

deactivate

7. Utwórz nowy projekt.

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

8. Utwórz nowe środowisko wirtualne.

python3.9 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"

9. Zainstaluj pakiet TensorFlow Federated Python.

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

10. Przetestuj Federację Tensorflow.

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