TensorFlow Quantum のインストール

TensorFlow Quantum (TFQ) を使用するために環境をセットアップするには、以下のような方法があります。

TFQ を学習および使用する最も簡単な方法は、Google Colab を使用することです。ブラウザで直接 TensorFlow Quantum チュートリアルを実行します。インストールする必要はありません。
ローカルマシンで TensorFlowQuantum を使用するには、Python の pip パッケージマネージャを使用して TFQ パッケージをインストールします。
または、ソースから TensorFlow Quantum を構築します。

TensorFlow Quantum は Python 3.7、3.8 および 3.9 でサポートされています。また、Circq に直接依存しています。

Pip パッケージ

要件

pip 19.0 以降 (manylinux2010サポートが必要)
TensorFlow == 2.7.0

Python 開発環境と（オプションの）仮想環境をセットアップするには、TensorFlow インストールガイドを参照してください。

pipをアップグレードして TensorFlow をインストールします。

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.7.0

パッケージをインストールする

TensorFlow Quantum の最新のステーブル版をインストールします。

  pip3 install -U tensorflow-quantum

成功: TensorFlow Quantum がインストールされました。

より新しいバージョンの TensorFlow に依存している可能性のある Nightly ビルドは、次のようにしてインストールできます。

  pip3 install -U tfq-nightly

ソースから構築する

次の手順は、Ubuntu のようなシステムでテストされています。

1. Python 3 開発環境をセットアップする

まず、Python 3.8 開発ツールが必要です。

  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. 仮想環境を作成する

ワークスペースディレクトリに移動し、TFQ 開発用の仮想環境を作成します。

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

3. Bazel をインストールする

TensorFlow のソースから構築するガイドに記載されているように、Bazel ビルドシステムが必要になります。

最新のソースビルドには、TensorFlow 2.7.0 が使用されています。互換性を確保するために、bazel バージョン 3.7.2 を使用しています。Bazel の既存のバージョンを削除するには、以下を実行します。

  sudo apt-get remove bazel

bazel バージョン 3.7.2 をダウンロードしてインストールします。

  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

bazelが互換性のないバージョンに自動更新されないようにするには、次のコマンドを実行します。

  sudo apt-mark hold bazel

最後に、正しいbazelバージョンのインストールを確認します。

  bazel --version

4. ソースから TensorFlow Quantum を構築する

ここでは、TensorFlow ソースから構築するガイドからの説明を使用しました。詳細はリンクをご覧ください。TensorFlow Quantum は、TensorFlow バージョン 2.7.0 と互換性があります。

TensorFlow ソースコードをダウンロードします。

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

ステップ 2 で作成した仮想環境がアクティブになっていることを確認します。次に、TensorFlow の依存関係をインストールします。

  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 ビルドを構成します。Python インタープリタとライブラリの場所は、必ず仮想環境フォルダ内の場所に指定します。残りのオプションはデフォルト値のままにしておくことができます。

  ./configure

TensorFlow パッケージを構築します。

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

注：パッケージの構築には 1 時間以上かかる場合があります。

ビルドが完了したら、パッケージをインストールし、TensorFlow ディレクトリを離れます。

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

5. TensorFlow Quantum をダウンロードする

貢献には、標準のフォークとプルリクエストのワークフローを使用します。TensorFlow Quantum GitHub ページからフォークした後、フォークのソースをダウンロードして、要件をインストールします。

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

6. TensorFlow Quantum pip パッケージを構築する

TensorFlow Quantum pip パッケージを構築し、以下をインストールします。

  ./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/<var>name_of_generated_wheel</var>.whl

TensorFlow Quantum が正常にインストールされたことを確認するには、次のテストを実行します。

  ./scripts/test_all.sh

成功: TensorFlow Quantum がインストールされました。