Istnieje kilka sposobów skonfigurowania środowiska do korzystania z TensorFlow Federated (TFF):
- Najprostszy sposób na naukę i korzystanie z TFF nie wymaga instalacji; uruchom samouczki TensorFlow Federated bezpośrednio w przeglądarce, korzystając z Google Colaboratory .
- Aby używać TensorFlow Federated na komputerze lokalnym, zainstaluj pakiet TFF za pomocą menedżera pakietów
pip
w języku Python. - Jeśli masz unikalną konfigurację komputera, zbuduj pakiet TFF ze źródła .
Zainstaluj TensorFlow Federated za pomocą pip
1. Zainstaluj środowisko programistyczne Python.
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. Utwórz środowisko wirtualne.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
3. Zainstaluj wydany pakiet TensorFlow Federated Python.
pip install --upgrade tensorflow-federated
4. Przetestuj federację Tensorflow.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
Kompiluj pakiet TensorFlow Federated Python ze źródła
Tworzenie pakietu TensorFlow Federated Python ze źródła jest przydatne, gdy chcesz:
- Wprowadź zmiany w TensorFlow Federated i przetestuj te zmiany w komponencie korzystającym z TensorFlow Federated przed przesłaniem lub wydaniem tych zmian.
- Użyj zmian, które zostały przesłane do TensorFlow Federated, ale nie zostały wydane.
1. Zainstaluj środowisko programistyczne Python.
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. Zainstaluj Bazela.
Zainstaluj Bazel , narzędzie do kompilacji używane do kompilacji Tensorflow Federated.
3. Sklonuj repozytorium federacyjne Tensorflow.
git clone https://github.com/google-parfait/tensorflow-federated.git
cd "tensorflow-federated"
4. Utwórz środowisko wirtualne.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy
5. Zbuduj pakiet Federated Python TensorFlow.
mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tools/python_package:build_python_package -- \ --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"
6. Wyjdź ze środowiska wirtualnego
deactivate
7. Utwórz nowy projekt.
mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"
8. Utwórz nowe środowisko wirtualne.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
9. Zainstaluj pakiet TensorFlow Federated Python.
pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"
10. Przetestuj federację Tensorflow.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"