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Installieren Sie TensorFlow Quantum

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihre Umgebung für die Verwendung von TensorFlow Quantum (TFQ) einzurichten:

  • Der einfachste Weg, TFQ zu erlernen und zu verwenden, erfordert keine Installation. Führen Sie die TensorFlow Quantum-Tutorials mit Google Colab direkt in Ihrem Browser aus.
  • Um TensorFlow Quantum auf einem lokalen Computer zu verwenden, installieren Sie das TFQ-Paket mit dem Pip-Paketmanager von Python.
  • Oder erstellen Sie TensorFlow Quantum aus der Quelle.

TensorFlow Quantum wird von Python 3.6 und 3.7 unterstützt und hängt direkt von Cirq ab .

Pip-Paket

Bedarf

  • pip 19.0 oder höher (erfordert manylinux2010 Unterstützung von manylinux2010 )
  • TensorFlow == 2.1

Informationen zum Einrichten Ihrer Python-Entwicklungsumgebung und einer (optionalen) virtuellen Umgebung finden Sie im TensorFlow-Installationshandbuch .

Aktualisieren Sie pip und installieren Sie TensorFlow

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.1.0

Installieren Sie das Paket

Installieren Sie die neueste stabile Version von TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Installieren Sie die neueste nächtliche Version von TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tfq-nightly

Aus der Quelle erstellen

Die folgenden Schritte werden für Ubuntu-ähnliche Systeme getestet.

1. Richten Sie eine Python 3-Entwicklungsumgebung ein

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

2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

  python3 -m venv tfq_env
  source tfq_env/bin/activate

3. Installieren Sie Bazel

Informationen zur Installation des Bazel- Build-Systems finden Sie im TensorFlow- Build aus dem Quellhandbuch .

Um die Kompatibilität mit TensorFlow sicherzustellen, ist bazel Version 0.26.1 oder niedriger erforderlich. So entfernen Sie vorhandene Versionen von Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Installieren Sie dann Bazel Version 0.26.0:

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.0/bazel_0.26.0-linux-x86_64.deb
  sudo dpkg -i bazel_0.26.0-linux-x86_64.deb

4. Erstellen Sie TensorFlow aus der Quelle

Weitere Informationen finden Sie im TensorFlow- Build aus dem Quellhandbuch. TensorFlow Quantum ist kompatibel mit TensorFlow Version 2.1.

Laden Sie den TensorFlow-Quellcode herunter:

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.1.0

Installieren Sie die TensorFlow-Abhängigkeiten:

  python3 -m pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
  python3 -m pip install -U keras_applications --no-deps
  python3 -m pip install -U keras_preprocessing --no-deps

Konfigurieren Sie den TensorFlow-Build. Der Standardspeicherort für Python und die Python-Bibliothekspfade sollten auf die virtuelle Umgebung verweisen. Die Standardoptionen werden empfohlen:

  ./configure

Stellen Sie sicher, dass Ihre Bazel-Version korrekt ist:

  bazel version

Erstellen Sie das TensorFlow-Paket:

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

Installieren Sie nach Abschluss des Builds das Paket:

  ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  pip install /tmp/tensorflow_pkg/ name_of_generated_wheel .whl

5. Laden Sie TensorFlow Quantum herunter

Laden Sie den TensorFlow Quantum-Quellcode herunter und installieren Sie die Anforderungen:

  cd ..
  git clone https://github.com/tensorflow/quantum.git
  cd quantum
  python3 -m pip install -r requirements.txt

Überprüfen Sie Ihre Bazel-Version (da sie automatisch aktualisiert werden kann):

  bazel version

6. Erstellen Sie das TensorFlow Quantum Pip-Paket

Erstellen Sie das TensorFlow Quantum Pip-Paket und installieren Sie:

  ./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