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Installez TensorFlow Quantum

Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser TensorFlow Quantum (TFQ):

  • Le moyen le plus simple d'apprendre et d'utiliser TFQ ne nécessite aucune installation: exécutez les didacticiels TensorFlow Quantum directement dans votre navigateur à l'aide de Google Colab .
  • Pour utiliser TensorFlow Quantum sur une machine locale, installez le package TFQ à l'aide du gestionnaire de packages pip de Python.
  • Ou créez TensorFlow Quantum à partir de la source.

TensorFlow Quantum est pris en charge sur Python 3.6 et 3.7 et dépend directement de Cirq .

Paquet de pip

Exigences

  • pip 19.0 ou version ultérieure (nécessite le support manylinux2010 )
  • TensorFlow == 2,1

Consultez le guide d'installation de TensorFlow pour configurer votre environnement de développement Python et un environnement virtuel (facultatif).

pip niveau pip et installer TensorFlow

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

Installez le package

Installez la dernière version stable de TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Installez la dernière version nocturne de TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tfq-nightly

Construire à partir de la source

Les étapes suivantes sont testées pour les systèmes de type Ubuntu.

1. Configurer un environnement de développement 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. Créez un environnement virtuel

  python3 -m venv tfq_env
  source tfq_env/bin/activate

3. Installez Bazel

Consultez le guide de compilation TensorFlow à partir des sources pour installer le système de compilation Bazel .

Pour assurer la compatibilité avec tensorflow, bazel la version 0.26.1 ou moins est nécessaire. Pour supprimer toute version existante de Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Ensuite, installez 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. Construisez TensorFlow à partir de la source

Lisez le guide de compilation de TensorFlow à partir des sources pour plus de détails. TensorFlow Quantum est compatible avec TensorFlow version 2.1.

Téléchargez le code source de TensorFlow :

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

Installez les dépendances 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

Configurez la construction de TensorFlow. L'emplacement Python par défaut et les chemins de bibliothèque Python doivent pointer à l'intérieur de l'environnement virtuel. Les options par défaut sont recommandées:

  ./configure

Vérifiez que votre version de Bazel est correcte:

  bazel version

Créez le package TensorFlow:

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

Une fois la construction terminée, installez le package:

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

5. Téléchargez TensorFlow Quantum

Téléchargez le code source de TensorFlow Quantum et installez la configuration requise:

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

Vérifiez votre version de Bazel (car elle peut se mettre à jour automatiquement):

  bazel version

6. Créez le package TensorFlow Quantum pip

Créez le package TensorFlow Quantum pip et installez:

  ./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