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Instale o TensorFlow Quantum

Existem algumas maneiras de configurar seu ambiente para usar o TensorFlow Quantum (TFQ):

  • A maneira mais fácil de aprender e usar o TFQ não requer instalação - execute os tutoriais do TensorFlow Quantum diretamente no seu navegador usando o Google Colab .
  • Para usar o TensorFlow Quantum em uma máquina local, instale o pacote TFQ usando o gerenciador de pacotes pip do Python.
  • Ou crie o TensorFlow Quantum a partir da fonte.

O TensorFlow Quantum é suportado no Python 3.6 e 3.7 e depende diretamente do Cirq .

Pacote Pip

Exigências

Consulte o guia de instalação do TensorFlow para configurar seu ambiente de desenvolvimento Python e um ambiente virtual (opcional).

Atualize o pip e instale o TensorFlow

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

Instale o pacote

Instale a versão estável mais recente do TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Instale a versão noturna mais recente do TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tfq-nightly

Construir a partir da fonte

As etapas a seguir são testadas para sistemas semelhantes ao Ubuntu.

1. Configure um ambiente de desenvolvimento 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. Crie um ambiente virtual

  python3 -m venv tfq_env
  source tfq_env/bin/activate

3. Instale o Bazel

Consulte o build do TensorFlow no guia de origem para instalar o sistema de build do Bazel .

Para garantir a compatibilidade com o TensorFlow, é necessário o bazel versão 0.26.1 ou inferior. Para remover qualquer versão existente do Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Em seguida, instale o Bazel versão 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. Crie o TensorFlow a partir da fonte

Leia a compilação do TensorFlow no guia de fonte para obter detalhes. O TensorFlow Quantum é compatível com o TensorFlow versão 2.1.

Faça o download do código fonte do TensorFlow :

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

Instale as dependências do 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

Configure a construção do TensorFlow. O local padrão do Python e os caminhos da biblioteca do Python devem apontar para o ambiente virtual. As opções padrão são recomendadas:

  ./configure

Verifique se sua versão do Bazel está correta:

  bazel version

Crie o pacote TensorFlow:

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

Após a conclusão da compilação, instale o pacote:

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

5. Baixe o TensorFlow Quantum

Faça o download do código fonte do TensorFlow Quantum e instale os requisitos:

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

Verifique sua versão do Bazel (pois ela pode ser atualizada automaticamente):

  bazel version

6. Crie o pacote pip TensorFlow Quantum

Crie o pacote pip TensorFlow Quantum e instale:

  ./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