Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

Zainstaluj TensorFlow Quantum

Istnieje kilka sposobów skonfigurowania środowiska do korzystania z TensorFlow Quantum (TFQ):

  • Najłatwiejszy sposób uczenia się i korzystania z TFQ nie wymaga instalacji - uruchom samouczki TensorFlow Quantum bezpośrednio w przeglądarce za pomocą Google Colab .
  • Aby używać TensorFlow Quantum na komputerze lokalnym, zainstaluj pakiet TFQ za pomocą menedżera pakietów pip w języku Python.
  • Lub zbuduj TensorFlow Quantum ze źródła.

TensorFlow Quantum jest obsługiwany w Pythonie 3.6 i 3.7 i zależy bezpośrednio od Cirq .

Pakiet pip

Wymagania

Zobacz przewodnik instalacji TensorFlow, aby skonfigurować środowisko programistyczne Python i (opcjonalnie) środowisko wirtualne.

Zaktualizuj pip i zainstaluj TensorFlow

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.1.0

Zainstaluj pakiet

Zainstaluj najnowszą stabilną wersję TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Zainstaluj najnowszą nocną wersję TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tfq-nightly

Twórz ze źródła

Poniższe kroki są testowane pod kątem systemów podobnych do Ubuntu.

1. Skonfiguruj środowisko programistyczne Python 3

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

2. Utwórz środowisko wirtualne

  python3 -m venv tfq_env
  source tfq_env/bin/activate

3. Zainstaluj Bazel

Zobacz przewodnik dotyczący kompilacji TensorFlow ze źródła, aby zainstalować system kompilacji Bazel .

Aby zapewnić zgodność z TensorFlow, bazel wersji 0.26.1 lub niższej. Aby usunąć istniejącą wersję Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Następnie zainstaluj Bazel w wersji 0.26.0:

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.0/bazel_0.26.0-linux-x86_64.deb
  sudo dpkg -i bazel_0.26.0-linux-x86_64.deb

4. Zbuduj TensorFlow ze źródła

Szczegółowe informacje można znaleźć w przewodniku po kompilacji TensorFlow ze źródła . TensorFlow Quantum jest kompatybilny z TensorFlow w wersji 2.1.

Pobierz kod źródłowy TensorFlow :

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.1.0

Zainstaluj zależności TensorFlow:

  python3 -m pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
  python3 -m pip install -U keras_applications --no-deps
  python3 -m pip install -U keras_preprocessing --no-deps

Skonfiguruj kompilację TensorFlow. Domyślna lokalizacja języka Python i ścieżki bibliotek języka Python powinny wskazywać na środowisko wirtualne. Zalecane są domyślne opcje:

  ./configure

Sprawdź, czy Twoja wersja Bazel jest poprawna:

  bazel version

Zbuduj pakiet TensorFlow:

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

Po zakończeniu kompilacji zainstaluj pakiet:

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

5. Pobierz TensorFlow Quantum

Pobierz kod źródłowy TensorFlow Quantum i zainstaluj wymagania:

  cd ..
  git clone https://github.com/tensorflow/quantum.git
  cd quantum
  python3 -m pip install -r requirements.txt

Zweryfikuj swoją wersję Bazel (ponieważ może aktualizować się automatycznie):

  bazel version

6. Zbuduj pakiet pip TensorFlow Quantum

Zbuduj pakiet TensorFlow Quantum pip i zainstaluj:

  ./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