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, 3.7 und 3.8 unterstützt und hängt direkt von Cirq ab .
Pip-Paket
Bedarf
- pip 19.0 oder höher (erfordert
manylinux2010
Unterstützung vonmanylinux2010
) - TensorFlow == 2.3.1
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==2.3.1
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
Zuerst benötigen wir die Python 3.8-Entwicklungstools.
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. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
Wechseln Sie in Ihr Arbeitsbereichsverzeichnis und erstellen Sie eine virtuelle Umgebung für die TFQ-Entwicklung.
python3.8 -m venv quantum_env
source quantum_env/bin/activate
3. Installieren Sie Bazel
Wie im TensorFlow- Build aus dem Quellhandbuch angegeben , ist das Bazel- Build-System erforderlich.
Um die Kompatibilität mit TensorFlow 2.3.1 sicherzustellen, verwenden wir bazel
Version 3.1.0. So entfernen Sie vorhandene Versionen von Bazel:
sudo apt-get remove bazel
Laden Sie bazel
Version 3.1.0 herunter und installieren bazel
:
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.1.0/bazel_3.1.0-linux-x86_64.deb
sudo dpkg -i bazel_3.1.0-linux-x86_64.deb
Führen Sie Folgendes aus, um eine automatische Aktualisierung von bazel
auf eine inkompatible Version zu verhindern:
sudo apt-mark hold bazel
Bestätigen Sie bazel
die Installation der richtigen bazel
Version:
bazel --version
4. Erstellen Sie TensorFlow aus der Quelle
Hier passen wir die Anweisungen aus dem TensorFlow- Build aus dem Quellhandbuch an. Weitere Informationen finden Sie unter dem Link. TensorFlow Quantum ist kompatibel mit TensorFlow Version 2.3.
Laden Sie den TensorFlow-Quellcode herunter:
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.3.1
Stellen Sie sicher, dass die in Schritt 2 erstellte virtuelle Umgebung aktiviert ist. Installieren Sie dann die TensorFlow-Abhängigkeiten:
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==1.18.0
Konfigurieren Sie den TensorFlow-Build. Wenn Sie nach dem Speicherort des Python-Interpreters und der Bibliothek gefragt werden, müssen Sie die Speicherorte in Ihrem Ordner für die virtuelle Umgebung angeben. Die restlichen Optionen können auf Standardwerten belassen werden.
./configure
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 und verlassen Sie das TensorFlow-Verzeichnis:
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/name_of_generated_wheel.whl
cd ..
5. Laden Sie TensorFlow Quantum herunter
Wir verwenden den Standard- Workflow für Fork- und Pull-Anforderungen für Beiträge. Laden Sie nach dem Gabeln von der TensorFlow Quantum GitHub-Seite die Quelle Ihrer Gabel herunter und installieren Sie die Anforderungen:
git clone https://github.com/username/quantum.git
cd quantum
pip install -r requirements.txt
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
Um zu bestätigen, dass TensorFlow Quantum erfolgreich installiert wurde, können Sie die folgenden Tests ausführen:
./scripts/test_all.sh