Existem algumas maneiras de configurar seu ambiente para usar o TensorFlow Federated (TFF):
- A maneira mais fácil de aprender e usar o TFF não requer instalação; execute os tutoriais do TensorFlow Federated diretamente no seu navegador usando o Google Colaboratory .
- Para usar o TensorFlow Federated em uma máquina local, instale o pacote TFF com o gerenciador de pacotes
pip
do Python. - Se você tiver uma configuração de máquina exclusiva, crie o pacote TFF a partir do código-fonte.
Instale o TensorFlow Federated usando pip
1. Instale o ambiente de desenvolvimento Python.
No Ubuntu:
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv
No 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. Crie um ambiente virtual.
virtualenv --python python3 "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip
3. Instale o pacote liberado TensorFlow Federated Python.
pip install --upgrade tensorflow_federated
3 (alternativa). Instale o pacote noturno TensorFlow Federated Python.
pip install --upgrade tensorflow-federated-nightly
4. Teste o Tensorflow federado.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
Crie o pacote TensorFlow Federated Python a partir da fonte
Construir um pacote Python federado do TensorFlow a partir da fonte é útil quando você deseja:
- Faça alterações no TensorFlow Federated e teste-as em um componente que usa o TensorFlow Federated antes que essas alterações sejam enviadas ou liberadas.
- Use as alterações que foram enviadas ao TensorFlow Federated, mas não foram lançadas.
1. Instale o ambiente de desenvolvimento Python.
No Ubuntu:
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
sudo pip3 install --user --upgrade virtualenv
No 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 o Bazel.
Instale o Bazel , a ferramenta de construção usada para compilar o Tensorflow Federated.
3. Clone o repositório Tensorflow Federated.
git clone https://github.com/tensorflow/federated.git
cd "federated"
4. Crie o pacote TensorFlow Federated Python.
mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tensorflow_federated/tools/development:build_pip_package -- \ --nightly \ --output_dir "/tmp/tensorflow_federated"
5. Crie um novo projeto.
mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"
6. Crie um ambiente virtual.
virtualenv --python python3 "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip
7. Instale o pacote TensorFlow Federated Python.
pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"
8. Teste o Tensorflow Federated.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"