قم بتثبيت TensorFlow Quantum

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