Установите TensorFlow Quantum

Существует несколько способов настройки среды для использования TensorFlow Quantum (TFQ):

  • Самый простой способ изучить и использовать TFQ не требует установки — запускайте обучающие материалы TensorFlow Quantum прямо в браузере с помощью Google Colab .
  • Для использования TensorFlow Quantum на локальном компьютере установите пакет TFQ с помощью менеджера пакетов pip в Python.
  • Или соберите TensorFlow Quantum из исходного кода.

TensorFlow Quantum поддерживается в Python версий от 3.10 до 3.12 и напрямую зависит от Cirq .

Пакет Pip

Требования

  • pip версии 19.0 или более поздней (требуется поддержка manylinux2014 )
  • TensorFlow == 2.18.1

Для настройки среды разработки Python и (необязательной) виртуальной среды ознакомьтесь с руководством по установке TensorFlow .

Обновите pip и установите TensorFlow. 

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

Установите пакет

Установите последнюю стабильную версию TensorFlow Quantum: 

  pip install -U tensorflow-quantum

Сборка из исходного кода

Следующие шаги проверены на системах, подобных Ubuntu.

1. Настройте среду разработки Python 3.

В качестве примера мы будем использовать Python 3.10. Во-первых, нам понадобятся инструменты разработки для 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. Создайте виртуальную среду.

Перейдите в каталог вашей рабочей области и создайте виртуальную среду для разработки TFQ. 

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

Убедитесь, что виртуальная среда активирована для выполнения остальных шагов, описанных ниже, и каждый раз, когда вы захотите использовать TFQ в будущем.

3. Установите Bazel.

Как указано в руководстве по сборке TensorFlow из исходного кода , потребуется система сборки Bazel .

В наших последних сборках используется TensorFlow 2.18.1. Для обеспечения совместимости мы используем ту же версию bazel , 6.5.0. Чтобы удалить любую существующую версию Bazel: 

  sudo apt-get remove bazel

Скачайте и установите bazel версии 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

Чтобы предотвратить автоматическое обновление bazel до несовместимой версии, выполните следующую команду: 

  sudo apt-mark hold bazel

Наконец, подтвердите установку правильной версии bazel : 

  bazel --version

4. Соберите TensorFlow из исходного кода.

TensorFlow Quantum совместим с версией TensorFlow 2.18.1. Для сборки TensorFlow из исходного кода загрузите исходный код TensorFlow , клонировав репозиторий Git, а затем переключитесь на ветку r2.18 : 

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

Убедитесь, что виртуальная среда, созданная на шаге 2, активирована, затем следуйте инструкциям TensorFlow по сборке и установке пакета pip в вашей системе.

После завершения сборки и установки пакета pip, выйдите из каталога TensorFlow, прежде чем переходить к шагу 5: 

  cd ..

5. Скачайте TensorFlow Quantum

Для внесения изменений мы используем стандартный процесс создания форка и отправки запроса на слияние . После создания форка со страницы TensorFlow Quantum на GitHub, загрузите исходный код вашего форка и установите необходимые зависимости: 

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

6. Соберите и установите TensorFlow Quantum.

Убедитесь, что виртуальная среда, созданная на шаге 2, активирована. Затем выполните команду ниже, чтобы установить зависимости TensorFlow Quantum: 

  pip install -r requirements.txt

Далее, используйте скрипт configure.sh из TensorFlow Quantum для настройки сборки TFQ: 

  ./configure.sh

Скрипт configure.sh определяет ваш интерпретатор Python и настраивает цепочку инструментов Bazel. Если вам необходимо вручную указать интерпретатор Python, вы можете сделать это, передав флаг --python или установив переменную среды PYTHON_BIN_PATH : 

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

[!TIP] Вы также можете обойти ручную настройку, передав путь к Python непосредственно в Bazel с помощью --repo_env=PYTHON_BIN_PATH=/path/to/python .

Теперь соберите TensorFlow Quantum: 

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

После завершения сборки выполните следующие две команды, чтобы создать пакет Python для TensorFlow Quantum и записать его во временный каталог (в этом примере мы используем /tmp/tfquantum/ ), а затем установите его с помощью pip: 

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

Чтобы убедиться в успешной установке TensorFlow Quantum, вы можете запустить тесты: 

  ./scripts/test_all.sh