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Instalar TensorFlow Quantum

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

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

TensorFlow Quantum es compatible con Python 3.6 y 3.7 y depende directamente de Cirq .

Paquete de pepita

Requisitos

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

Actualizar pip e instalar TensorFlow

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

Instala el paquete

Instale la última versión estable de TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Instale la última versión nocturna de TensorFlow Quantum:

  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 de Python 3

  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. Crear un entorno virtual

  python3 -m venv tfq_env
  source tfq_env/bin/activate

3. Instalar Bazel

Consulte la guía de compilación TensorFlow desde la fuente para instalar el sistema de compilación Bazel .

Para garantizar la compatibilidad con TensorFlow, se bazel versión 0.26.1 o inferior de Bazel. Para eliminar cualquier versión existente de Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Luego instale la versión 0.26.0 de Bazel:

  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. Construya TensorFlow desde la fuente

Lea la compilación TensorFlow de la guía de origen para obtener más detalles. TensorFlow Quantum es compatible con TensorFlow versión 2.1.

Descargue el código fuente de TensorFlow :

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

Instale las dependencias de TensorFlow:

  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

Configure la compilación TensorFlow. La ubicación predeterminada de Python y las rutas de la biblioteca de Python deben apuntar dentro del entorno virtual. Se recomiendan las opciones predeterminadas:

  ./configure

Verifique que su versión de Bazel sea correcta:

  bazel version

Construya el paquete TensorFlow:

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

Una vez completada la compilación, instale el paquete:

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

5. Descargue TensorFlow Quantum

Descargue el código fuente de TensorFlow Quantum e instale los requisitos:

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

Verifique su versión de Bazel (ya que puede actualizarse automáticamente):

  bazel version

6. Cree el paquete de pipas TensorFlow Quantum

Cree el paquete de pipas TensorFlow Quantum e instale:

  ./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