Instalar TensorFlow cuántico

Existen varias formas de configurar su entorno para utilizar TensorFlow Quantum (TFQ):

  • La forma más sencilla de aprender y usar TFQ no requiere instalación: ejecuta los tutoriales de TensorFlow Quantum directamente en tu navegador usando Google Colab .
  • Para usar TensorFlow Quantum en una máquina local, instale el paquete TFQ usando el gestor de paquetes pip de Python.
  • O compilar TensorFlow Quantum desde el código fuente.

TensorFlow Quantum es compatible con las versiones de Python 3.10 a 3.12 y depende directamente de Cirq .

Paquete Pip

Requisitos

Consulta la guía de instalación de TensorFlow para configurar tu entorno de desarrollo de Python y un entorno virtual (opcional).

Actualiza pip e instala TensorFlow. 

  pip install --upgrade pip
  pip install tensorflow==2.18.1

Instalar el paquete

Instale la última versión estable de TensorFlow Quantum: 

  pip install -U tensorflow-quantum

Compilar desde el código fuente

Los siguientes pasos han sido probados en sistemas tipo Ubuntu.

1. Configurar un entorno de desarrollo de Python 3

Usaremos Python 3.10 como ejemplo. Primero, necesitamos las herramientas de desarrollo de Python 3.10. 

  sudo apt update
  sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.10
  sudo apt install python3.10 python3.10-dev python3.10-venv python3-pip
  python3.10 -m pip install --upgrade pip

2. Crea un entorno virtual

Ve a tu directorio de espacio de trabajo y crea un entorno virtual para el desarrollo de TFQ. 

  python3.10 -m venv quantum_env
  source quantum_env/bin/activate

Asegúrese de que el entorno virtual esté activado para el resto de los pasos que se describen a continuación, y cada vez que desee utilizar TFQ en el futuro.

3. Instalar Bazel

Como se indica en la guía de compilación de TensorFlow desde el código fuente , se requerirá el sistema de compilación Bazel .

Nuestras últimas compilaciones de código fuente utilizan TensorFlow 2.18.1. Para garantizar la compatibilidad, utilizamos la misma versión de bazel , la 6.5.0. Para eliminar cualquier versión existente de Bazel: 

  sudo apt-get remove bazel

Descarga e instala bazel versión 6.5.0: 

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/6.5.0/bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

Para evitar la actualización automática de bazel a una versión incompatible, ejecute lo siguiente: 

  sudo apt-mark hold bazel

Finalmente, confirme la instalación de la versión correcta bazel : 

  bazel --version

4. Compilar TensorFlow desde el código fuente

TensorFlow Quantum es compatible con la versión 2.18.1 de TensorFlow. Para compilar TensorFlow desde el código fuente, descargue el código fuente de TensorFlow clonando el repositorio git y, a continuación, cambie a la rama r2.18 : 

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout r2.18

Asegúrese de que el entorno virtual que creó en el paso 2 esté activado y, a continuación, siga las instrucciones de TensorFlow para compilar e instalar el paquete pip en su sistema.

Una vez finalizada la compilación y haya instalado el paquete pip, abandone el directorio de TensorFlow antes de pasar al paso 5: 

  cd ..

5. Descargar TensorFlow Quantum

Utilizamos el flujo de trabajo estándar de bifurcación y solicitud de extracción para las contribuciones. Después de bifurcar desde la página de GitHub de TensorFlow Quantum , descargue el código fuente de su bifurcación e instale los requisitos: 

  git clone https://github.com/username/quantum.git
  cd quantum
  pip install -r requirements.txt

6. Compile e instale TensorFlow Quantum.

Asegúrese de que el entorno virtual que creó en el paso 2 esté activado. A continuación, ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias de TensorFlow Quantum: 

  pip install -r requirements.txt

A continuación, utilice el script configure.sh de TensorFlow Quantum para configurar la compilación de TFQ: 

  ./configure.sh

El script configure.sh detecta tu intérprete de Python y configura una cadena de herramientas Bazel. Si necesitas especificar manualmente un intérprete de Python, puedes hacerlo pasando la bandera --python o configurando la variable de entorno PYTHON_BIN_PATH : 

  ./configure.sh --python=/path/to/python

[!TIP] También puede omitir la configuración manual pasando la ruta de Python directamente a Bazel usando --repo_env=PYTHON_BIN_PATH=/path/to/python .

Ahora compila TensorFlow Quantum: 

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" release:build_pip_package

Una vez completada la compilación, ejecute los dos comandos siguientes para crear un paquete de Python para TensorFlow Quantum y escribirlo en un directorio temporal (en este ejemplo usamos /tmp/tfquantum/ ), luego instálelo usando pip: 

  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl

Para confirmar que TensorFlow Quantum se ha instalado correctamente, puede ejecutar las siguientes pruebas: 

  ./scripts/test_all.sh