Installa TensorFlow Quantum

Esistono diversi modi per configurare il proprio ambiente per utilizzare TensorFlow Quantum (TFQ):

  • Il modo più semplice per imparare e utilizzare TFQ non richiede alcuna installazione: basta eseguire i tutorial di TensorFlow Quantum direttamente nel browser utilizzando Google Colab .
  • Per utilizzare TensorFlow Quantum su una macchina locale, installa il pacchetto TFQ utilizzando il gestore di pacchetti pip di Python.
  • Oppure compila TensorFlow Quantum dai sorgenti.

TensorFlow Quantum è supportato nelle versioni di Python dalla 3.10 alla 3.12 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 

  pip install --upgrade pip
  pip install tensorflow==2.18.1

Installa il pacchetto

Installa l'ultima versione stabile di TensorFlow Quantum: 

  pip install -U tensorflow-quantum

Compila dal codice sorgente

I seguenti passaggi sono stati testati su sistemi simili a Ubuntu.

1. Configura un ambiente di sviluppo Python 3

Useremo Python 3.10 come esempio. Per prima cosa, abbiamo bisogno degli strumenti di sviluppo di Python 3.10. 

  sudo apt update
  sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.10
  sudo apt install python3.10 python3.10-dev python3.10-venv python3-pip
  python3.10 -m pip install --upgrade pip

2. Creare un ambiente virtuale

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

  python3.10 -m venv quantum_env
  source quantum_env/bin/activate

Assicurati che l'ambiente virtuale sia attivato per i passaggi successivi e ogni volta che desideri utilizzare TFQ in futuro.

3. Installa Bazel

Come indicato nella guida alla compilazione di TensorFlow dai sorgenti , sarà necessario il sistema di compilazione Bazel .

Le nostre ultime build del codice sorgente utilizzano TensorFlow 2.18.1. Per garantire la compatibilità, utilizziamo la stessa versione di bazel , la 6.5.0. Per rimuovere qualsiasi versione esistente di Bazel: 

  sudo apt-get remove bazel

Scarica e installa bazel versione 6.5.0: 

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/6.5.0/bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

Per impedire l'aggiornamento automatico di bazel a una versione incompatibile, eseguire il seguente comando: 

  sudo apt-mark hold bazel

Infine, verificare l'installazione della versione corretta bazel : 

  bazel --version

4. Compilare TensorFlow dal codice sorgente

TensorFlow Quantum è compatibile con la versione 2.18.1 di TensorFlow. Per compilare TensorFlow dai sorgenti, scarica il codice sorgente di TensorFlow clonando il repository git, quindi passa al ramo r2.18 : 

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout r2.18

Assicurati che l'ambiente virtuale creato al passaggio 2 sia attivato, quindi segui le istruzioni di TensorFlow per compilare e installare il pacchetto pip sul tuo sistema.

Una volta completata la compilazione e installato il pacchetto pip, esci dalla directory di TensorFlow prima di passare al passaggio 5: 

  cd ..

5. Scarica TensorFlow Quantum

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

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

6. Compilare e installare TensorFlow Quantum

Assicurati che l'ambiente virtuale creato al passaggio 2 sia attivato. Quindi, esegui il comando seguente per installare le dipendenze di TensorFlow Quantum: 

  pip install -r requirements.txt

Successivamente, utilizza lo script configure.sh di TensorFlow Quantum per configurare la build di TFQ: 

  ./configure.sh

Lo script configure.sh rileva l'interprete Python in uso e configura la toolchain di Bazel. Se è necessario specificare manualmente un interprete Python, è possibile farlo passando il flag --python o impostando la variabile d'ambiente PYTHON_BIN_PATH : 

  ./configure.sh --python=/path/to/python

[!SUGGERIMENTO] È anche possibile evitare la configurazione manuale passando il percorso di Python direttamente a Bazel utilizzando --repo_env=PYTHON_BIN_PATH=/path/to/python .

Ora compila TensorFlow Quantum: 

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" release:build_pip_package

Una volta completata la compilazione, esegui i due comandi successivi per creare un pacchetto Python per TensorFlow Quantum e scrivilo in una directory temporanea (in questo esempio utilizziamo /tmp/tfquantum/ ), quindi installalo usando pip: 

  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl

Per confermare che TensorFlow Quantum sia stato installato correttamente, è possibile eseguire i seguenti test: 

  ./scripts/test_all.sh