TensorFlow क्वांटम स्थापित करें

TensorFlow क्वांटम (TFQ) का उपयोग करने के लिए अपना वातावरण स्थापित करने के कुछ तरीके हैं:

  • जानने के लिए सबसे आसान तरीका है और उपयोग TFQ कोई स्थापना रन की आवश्यकता है TensorFlow क्वांटम ट्यूटोरियल का उपयोग कर अपने ब्राउज़र में सीधे गूगल Colab
  • स्थानीय मशीन पर TensorFlow क्वांटम का उपयोग करने के लिए, Python के pip पैकेज मैनेजर का उपयोग करके TFQ पैकेज स्थापित करें।
  • या स्रोत से TensorFlow क्वांटम बनाएँ।

3.8 TensorFlow क्वांटम अजगर 3.6, 3.7 पर समर्थित है, और और पर सीधे निर्भर करता है Cirq

पिप पैकेज

आवश्यकताएं

देखें TensorFlow गाइड स्थापित अपने अजगर विकास के वातावरण और एक (वैकल्पिक) आभासी वातावरण स्थापित करने के लिए।

अपग्रेड pip और TensorFlow स्थापित

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.4.1

पैकेज स्थापित करें

TensorFlow क्वांटम की नवीनतम स्थिर रिलीज़ स्थापित करें:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

रात के निर्माण जो TensorFlow के नए संस्करण पर निर्भर हो सकते हैं, के साथ स्थापित किए जा सकते हैं:

  pip3 install -U tfq-nightly

स्रोत से निर्माण

उबंटू जैसी प्रणालियों के लिए निम्नलिखित चरणों का परीक्षण किया जाता है।

1. एक पायथन 3 विकास वातावरण स्थापित करें

सबसे पहले हमें Python 3.8 डेवलपमेंट टूल्स की जरूरत है।

  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. एक आभासी वातावरण बनाएं

अपने कार्यक्षेत्र निर्देशिका पर जाएं और TFQ विकास के लिए एक आभासी वातावरण बनाएं।

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

3. बेज़ेल स्थापित करें

के रूप में TensorFlow में नोट स्रोत से निर्माण गाइड, Bazel निर्माण प्रणाली की आवश्यकता होगी।

हमारा नवीनतम स्रोत TensorFlow 2.7.0 का उपयोग करता है। संगतता सुनिश्चित करने के लिए हम का उपयोग bazel संस्करण 3.7.2। Bazel के किसी भी मौजूदा संस्करण को निकालने के लिए:

  sudo apt-get remove bazel

डाउनलोड और इंस्टॉल करें bazel संस्करण 3.7.2:

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/3.7.2/bazel_3.7.2-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_3.7.2-linux-x86_64.deb

का स्वत: अद्यतन करने को रोकने के लिए bazel कोई असंगत संस्करण के लिए, निम्नलिखित चलाएँ:

  sudo apt-mark hold bazel

अंत में, सही की पुष्टि स्थापना bazel संस्करण:

  bazel --version

4. स्रोत से TensorFlow बनाएँ

यहाँ हम TensorFlow से निर्देश अनुकूलन स्रोत से निर्माण गाइड, अधिक जानकारी के लिए लिंक देखें। TensorFlow क्वांटम TensorFlow संस्करण 2.7.0 के साथ संगत है।

डाउनलोड TensorFlow स्रोत कोड :

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.7.0

सुनिश्चित करें कि चरण 2 में आपके द्वारा बनाया गया वर्चुअल वातावरण सक्रिय है। फिर, TensorFlow निर्भरताएँ स्थापित करें:

  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==1.19.5

TensorFlow बिल्ड को कॉन्फ़िगर करें। जब पायथन दुभाषिया और पुस्तकालय स्थानों के लिए कहा जाए, तो अपने वर्चुअल वातावरण फ़ोल्डर के अंदर स्थानों को निर्दिष्ट करना सुनिश्चित करें। शेष विकल्पों को डिफ़ॉल्ट मानों पर छोड़ा जा सकता है।

  ./configure

TensorFlow पैकेज बनाएँ:

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

निर्माण पूरा होने के बाद, पैकेज स्थापित करें और TensorFlow निर्देशिका को छोड़ दें:

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

5. टेंसरफ्लो क्वांटम डाउनलोड करें

हम मानक का उपयोग कांटा और पुल अनुरोध कार्यप्रवाह योगदान के लिए। से forking के बाद TensorFlow क्वांटम GitHub पेज, कांटा के स्रोत डाउनलोड करने और आवश्यकताओं को स्थापित:

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

6. TensorFlow क्वांटम पिप पैकेज बनाएँ

TensorFlow क्वांटम पाइप पैकेज बनाएं और इंस्टॉल करें:

  ./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

यह पुष्टि करने के लिए कि TensorFlow क्वांटम सफलतापूर्वक स्थापित हो गया है, आप परीक्षण चला सकते हैं:

  ./scripts/test_all.sh