Помогают защитить Большой Барьерный Риф с TensorFlow на Kaggle Присоединяйтесь вызов

Установить TensorFlow Federated

Есть несколько способов настроить вашу среду для использования TensorFlow Federated (TFF):

  • Самый простой способ изучить и использовать TFF не требует установки; запустить TensorFlow Федеративные учебники прямо в браузере с помощью Google Colaboratory .
  • Для того, чтобы использовать TensorFlow Федеративные на локальном компьютере, установите пакет TFF с Пайтона pip менеджера пакетов.
  • Если у Вас есть уникальная конфигурация машины, сборки пакета TFF от источника .

Установите TensorFlow Федеративного с помощью pip

1. Установите среду разработки Python.

В Ubuntu:

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

В 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. Создайте виртуальную среду.

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

3. Установите выпущенный пакет TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade tensorflow-federated

3 (альтернатива). Установите ночной пакет TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade tensorflow-federated-nightly

4. Протестируйте Tensorflow Federated.

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

Сборка интегрированного пакета Python TensorFlow из исходного кода

Сборка интегрированного пакета Python TensorFlow из исходного кода полезна, если вы хотите:

  • Внесите изменения в TensorFlow Federated и протестируйте эти изменения в компоненте, который использует TensorFlow Federated, прежде чем эти изменения будут отправлены или выпущены.
  • Используйте изменения, которые были отправлены в TensorFlow Federated, но еще не выпущены.

1. Установите среду разработки Python.

В Ubuntu:

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

В 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. Установите Базел.

Установите Bazel , инструмент сборки , используемый для компиляции Tensorflow Федеративного.

3. Клонируйте федеративный репозиторий Tensorflow.

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

4. Соберите интегрированный пакет Python TensorFlow.

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

5. Создайте новый проект.

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

6. Создайте виртуальную среду.

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

7. Установите пакет TensorFlow Federated Python.

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

8. Протестируйте Tensorflow Federated.

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