Installa TensorFlow Quantum

Esistono alcuni modi per configurare il tuo ambiente per utilizzare TensorFlow Quantum (TFQ):

  • Il modo più semplice per apprendere e utilizzare TFQ non richiede installazione: esegui i tutorial di TensorFlow Quantum direttamente nel tuo browser utilizzando Google Colab .
  • Per utilizzare TensorFlow Quantum su un computer locale, installa il pacchetto TFQ utilizzando il gestore pacchetti pip di Python.
  • Oppure crea TensorFlow Quantum dal sorgente.

TensorFlow Quantum è supportato su Python 3.7, 3.8 e 3.9 e dipende direttamente da Cirq .

Pacchetto pip

Requisiti

Consulta la guida all'installazione di TensorFlow per configurare il tuo ambiente di sviluppo Python e un ambiente virtuale (facoltativo).

Aggiorna pip e installa TensorFlow

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

Installa il pacchetto

Installa l'ultima versione stabile di TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Le build notturne che potrebbero dipendere dalla versione più recente di TensorFlow possono essere installate con:

  pip3 install -U tfq-nightly

Costruisci dalla fonte

I seguenti passaggi sono testati per sistemi simili a Ubuntu.

1. Configura un ambiente di sviluppo Python 3

Per prima cosa abbiamo bisogno degli strumenti di sviluppo 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 ambiente virtuale

Vai alla directory del tuo spazio di lavoro e crea un ambiente virtuale per lo sviluppo TFQ.

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

3. Installa Bazel

Come indicato nella guida alla compilazione dal codice sorgente di TensorFlow, sarà richiesto il sistema di compilazione Bazel .

Le nostre ultime build di sorgenti utilizzano TensorFlow 2.11.0. Per garantire la compatibilità utilizziamo la versione 5.3.0 bazel . Per rimuovere qualsiasi versione esistente di Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Scarica e installa la versione 5.3.0 bazel :

  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

Per impedire l'aggiornamento automatico di bazel a una versione incompatibile, eseguire quanto segue:

  sudo apt-mark hold bazel

Infine, conferma l'installazione della versione corretta bazel :

  bazel --version

4. Crea TensorFlow dal sorgente

Qui adattiamo le istruzioni della build TensorFlow dalla guida sorgente , vedere il collegamento per ulteriori dettagli. TensorFlow Quantum è compatibile con TensorFlow versione 2.11.0.

Scarica il codice sorgente di TensorFlow :

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

Assicurati che l'ambiente virtuale creato nel passaggio 2 sia attivato. Quindi, installa le dipendenze di 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

Configura la build TensorFlow. Quando ti vengono richiesti i percorsi dell'interprete Python e della libreria, assicurati di specificare i percorsi all'interno della cartella dell'ambiente virtuale. Le restanti opzioni possono essere lasciate ai valori predefiniti.

  ./configure

Crea il pacchetto TensorFlow (a partire da TF v2.8, _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI è impostato su 1 e i codici c++ sono tutti compilati 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 volta completata la compilazione, installa il pacchetto e lascia la directory 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. Scarica TensorFlow Quantum

Utilizziamo il flusso di lavoro standard fork e pull request per i contributi. Dopo aver effettuato il fork dalla pagina TensorFlow Quantum GitHub, scarica il sorgente del tuo fork e installa i requisiti:

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

6. Costruisci il pacchetto pip TensorFlow Quantum

Crea il pacchetto pip TensorFlow Quantum e installa:

  ./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

Per confermare che TensorFlow Quantum sia stato installato correttamente, puoi eseguire i test:

  ./scripts/test_all.sh