هناك عدة طرق لإعداد بيئتك لاستخدام TensorFlow Quantum (TFQ):
- أسهل طريقة لتعلم واستخدام TFQ لا يحتاج إلى تشغيل التثبيت الدروس TensorFlow الكم مباشرة في المتصفح الخاص بك باستخدام جوجل Colab .
- لاستخدام TensorFlow Quantum على جهاز محلي ، قم بتثبيت حزمة TFQ باستخدام مدير حزمة Python pip.
- أو قم ببناء TensorFlow Quantum من المصدر.
ويدعم TensorFlow الكم على بايثون 3.6، 3.7، و 3.8، وتعتمد بشكل مباشر على Cirq .
حزمة النقطة
متطلبات
- برنامج تطبيق السلام 19.0 أو أحدث (يتطلب
manylinux2010
الدعم) - TensorFlow == 2.4.1
رؤية TensorFlow تثبيت دليل لانشاء بيئة التطوير الخاصة بك بيثون و(اختياري) بيئة افتراضية.
ترقية pip
وتثبيت TensorFlow
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorflow==2.4.1
قم بتثبيت الحزمة
قم بتثبيت أحدث إصدار مستقر من TensorFlow Quantum:
pip3 install -U tensorflow-quantum
يمكن تثبيت الإصدارات الليلية التي قد تعتمد على الإصدار الأحدث من TensorFlow مع:
pip3 install -U tfq-nightly
بناء من المصدر
تم اختبار الخطوات التالية لأنظمة تشبه Ubuntu.
1. قم بإعداد بيئة تطوير Python 3
نحتاج أولاً إلى أدوات تطوير Python 3.8.
sudo apt update
sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.8
sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3-pip
python3.8 -m pip install --upgrade pip
2. خلق بيئة افتراضية
انتقل إلى دليل مساحة العمل الخاصة بك وقم بإنشاء بيئة افتراضية لتطوير TFQ.
python3.8 -m venv quantum_env
source quantum_env/bin/activate
3. تثبيت Bazel
كما لوحظ في TensorFlow بناء من مصدر دليل، و بازل سيكون مطلوبا بناء نظام.
تستخدم أحدث إصدارات مصادرنا TensorFlow 2.7.0. لضمان التوافق نستخدم bazel
النسخة 3.7.2. لإزالة أي إصدار موجود من Bazel:
sudo apt-get remove bazel
تحميل وتثبيت bazel
النسخة 3.7.2:
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.7.2/bazel_3.7.2-linux-x86_64.deb
sudo dpkg -i bazel_3.7.2-linux-x86_64.deb
لمنع التحديث التلقائي من bazel
إلى إصدار غير متوافق، تشغيل ما يلي:
sudo apt-mark hold bazel
وأخيرا، وتركيب تأكيد الصحيح bazel
النسخة:
bazel --version
4. بناء TensorFlow من المصدر
نحن هنا التكيف مع تعليمات من TensorFlow بناء من مصدر دليل، راجع الرابط لمزيد من التفاصيل. يتوافق TensorFlow Quantum مع الإصدار 2.7.0 من TensorFlow.
تحميل الكود المصدري TensorFlow :
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.7.0
تأكد من تنشيط البيئة الافتراضية التي أنشأتها في الخطوة 2. ثم قم بتثبيت تبعيات TensorFlow:
pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
pip install -U keras_applications --no-deps
pip install -U keras_preprocessing --no-deps
pip install numpy==1.19.5
تكوين TensorFlow بناء. عند مطالبتك بمترجم Python ومواقع المكتبة ، تأكد من تحديد المواقع داخل مجلد البيئة الافتراضية. يمكن ترك الخيارات المتبقية عند القيم الافتراضية.
./configure
قم ببناء حزمة TensorFlow:
bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
بعد اكتمال البناء ، ثبّت الحزمة واترك دليل TensorFlow:
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/name_of_generated_wheel.whl
cd ..
5. تنزيل TensorFlow Quantum
نحن نستخدم معيار شوكة وطلب سحب العمل للمساهمات. بعد التفرع من TensorFlow الكم الصفحة جيثب، تحميل مصدر شوكة وتثبيت المتطلبات:
git clone https://github.com/username/quantum.git
cd quantum
pip install -r requirements.txt
6. بناء حزمة TensorFlow Quantum pip
قم ببناء حزمة TensorFlow Quantum pip وقم بتثبيتها:
./configure.sh
bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" release:build_pip_package
bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
python3 -m pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl
للتأكد من تثبيت TensorFlow Quantum بنجاح ، يمكنك إجراء الاختبارات:
./scripts/test_all.sh