Instalar TensorFlow cuántico

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Hay algunas formas de configurar su entorno para usar TensorFlow Quantum (TFQ):

  • La forma más sencilla de aprender y utilizar TFQ no requiere instalación: ejecute los tutoriales de TensorFlow Quantum directamente en su navegador mediante Google Colab .
  • Para usar TensorFlow Quantum en una máquina local, instale el paquete TFQ usando el administrador de paquetes pip de Python.
  • O compila TensorFlow Quantum desde la fuente.

TensorFlow Quantum es compatible con Python 3.7, 3.8 y 3.9 y depende directamente de Cirq .

paquete de pepitas

Requisitos

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

Actualice pip e instale TensorFlow

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.11.0

Instalar el paquete

Instale la última versión estable de TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Las compilaciones nocturnas que pueden depender de una versión más reciente de TensorFlow se pueden instalar con:

  pip3 install -U tfq-nightly

Construir desde la fuente

Los siguientes pasos se prueban para sistemas similares a Ubuntu.

1. Configure un entorno de desarrollo Python 3

Primero necesitamos las herramientas de desarrollo 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. Crea un entorno virtual

Vaya al directorio de su espacio de trabajo y cree un entorno virtual para el desarrollo de TFQ.

  python3.8 -m venv quantum_env
  source quantum_env/bin/activate

3. Instalar Bazel

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

Nuestras últimas compilaciones fuente utilizan TensorFlow 2.11.0. Para garantizar la compatibilidad utilizamos la versión 5.3.0 bazel . Para eliminar cualquier versión existente de Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Descargue e instale bazel versión 5.3.0:

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/5.3.0/bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_5.3.0-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. Construya TensorFlow desde la fuente

Aquí adaptamos las instrucciones de la compilación de TensorFlow desde la guía fuente ; consulte el enlace para obtener más detalles. TensorFlow Quantum es compatible con TensorFlow versión 2.11.0.

Descargue el código fuente de TensorFlow :

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.11.0

Asegúrese de que el entorno virtual que creó en el paso 2 esté activado. Luego, instala las dependencias de 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==1.24.2
  pip install packaging requests

Configure la compilación de TensorFlow. Cuando se le solicite las ubicaciones de la biblioteca y el intérprete de Python, asegúrese de especificar ubicaciones dentro de la carpeta de su entorno virtual. Las opciones restantes se pueden dejar en los valores predeterminados.

  ./configure

Compile el paquete TensorFlow (desde TF v2.8, _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI está configurado en 1 y todos los códigos de C++ se compilan con -std=c++17 ):

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

Una vez completada la compilación, instale el paquete y abandone el directorio de 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. Descargue TensorFlow Quantum

Usamos el flujo de trabajo estándar de solicitud de extracción y bifurcación para las contribuciones. Después de bifurcar desde la página de TensorFlow Quantum GitHub, 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. Cree el paquete de pips TensorFlow Quantum

Compile el paquete pip de TensorFlow Quantum e instálelo:

  ./configure.sh
  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" release:build_pip_package
  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  python3 -m pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl

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

  ./scripts/test_all.sh