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TensorFlowQuantumをインストールします

TensorFlow Quantum（TFQ）を使用するように環境を設定する方法はいくつかあります。

最も簡単な方法は、学ぶと使用TFQには、インストール、実行する必要はありませんTensorFlow量子チュートリアルを使用して、ブラウザで直接Googleのコラボを。
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ーを使用してTFQパッケージをインストールします。
または、ソースからTensorFlowQuantumをビルドします。

TensorFlow量子は、Python 3.6、3.7上に支持され、そして3.8とに直接依存さCirq 。

ピップパッケージ

要件

ピップ19.0以降が必要です（ manylinux2010サポート）
TensorFlow == 2.4.1

参照してくださいTensorFlowは、インストールガイドをごPythonの開発環境（オプション）仮想環境をセットアップします。

アップグレードpipしてTensorFlowをインストール

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

パッケージをインストールします

TensorFlowQuantumの最新の安定したリリースをインストールします。

  pip3 install -U tensorflow-quantum

TensorFlowの新しいバージョンに依存する可能性のあるナイトリービルドは、次のコマンドでインストールできます。

  pip3 install -U tfq-nightly

ソースからビルド

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. Python3開発環境をセットアップします

まず、Python3.8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.仮想環境を作成します

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をインストールします

TensorFlowので述べたように、ソースからビルドガイド、 Bazelのビルドシステムが必要とされるであろう。

最新のソースビルドはTensorFlow2.7.0を使用しています。互換性を確保するために、我々は使用bazelバージョン3.7.2を。 Bazelの既存のバージョンを削除するには：

  sudo apt-get remove bazel

ダウンロードしてインストールしbazelバージョン3.7.2を：

  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

自動更新を防止するにはbazel互換性のないバージョンには、次のように実行します。

  sudo apt-mark hold bazel

最後に、正しいの確認インストールbazelバージョン：

  bazel --version

4.ソースからTensorFlowをビルドします

ここでは、TensorFlowのからの指示適応ソースからビルド、ガイドの詳細については、リンクを参照してください。 TensorFlowQuantumはTensorFlowバージョン2.7.0と互換性があります。

ダウンロードTensorFlowのソースコードを：

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

手順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ビルドを設定します。 Pythonインタープリターとライブラリの場所を尋ねられたら、必ず仮想環境フォルダー内の場所を指定してください。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パッケージをビルドします。

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

ビルドが完了したら、パッケージをインストールして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/name_of_generated_wheel.whl
  cd ..

5. TensorFlowQuantumをダウンロードします

私たちは、標準的な使用フォークとプル要求ワークフローの貢献のために。フォークした後TensorFlow量子GitHubのページで、あなたのフォークのソースをダウンロードし、必要条件をインストールします。

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

6. TensorFlow Quantumpipパッケージをビルドします

TensorFlow Quantum pipパッケージをビルドし、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/name_of_generated_wheel.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