此页面由 Cloud Translation API 翻译。
Switch to English

安装神经结构学习

有多种方法可以设置您的环境以在TensorFlow中使用神经结构化学习(NSL):

  • 学习和使用NSL的最简单方法是无需安装:使用Google Colaboratory在您的浏览器中直接运行NSL教程。
  • 要在本地计算机上使用NSL,请使用Python的pip软件包管理器安装NSL软件包
  • 如果您具有唯一的计算机配置,请从源代码构建NSL

使用pip安装神经结构学习

1.安装Python开发环境。

在Ubuntu上:

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

在macOS上:

/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 --upgrade virtualenv  # system-wide install

2.创建一个虚拟环境。

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

3.安装TensorFlow

CPU支持:

pip install 'tensorflow>=1.15.0'

GPU支持:

pip install 'tensorflow-gpu>=1.15.0'

4.安装神经结构学习pip软件包。

pip install --upgrade neural_structured_learning

5.(可选)测试神经结构学习。

python -c "import neural_structured_learning as nsl"

构建神经结构学习点子包

1.安装Python开发环境。

在Ubuntu上:

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

在macOS上:

/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 --upgrade virtualenv  # system-wide install

2.安装Bazel。

安装Bazel ,这是用于编译神经结构学习的构建工具。

3.克隆神经结构学习存储库。

git clone https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning.git

4.创建一个虚拟环境。

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

5.安装Tensorflow

请注意,NSL需要TensorFlow版本为1.15或更高。 NSL还支持TensorFlow 2.0。

CPU支持:

pip install 'tensorflow>=1.15.0'

GPU支持:

pip install 'tensorflow-gpu>=1.15.0'

6.安装神经结构学习依赖项。

cd neural-structured-learning
pip install --requirement neural_structured_learning/requirements.txt

7.(可选)单元测试神经结构学习。

bazel test //neural_structured_learning/...

8.构建pip包。

python setup.py bdist_wheel --universal --dist-dir="./wheel"

9.安装pip包。

pip install --upgrade ./wheel/neural_structured_learning*.whl

10.测试神经结构学习。

python -c "import neural_structured_learning as nsl"