Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser l'apprentissage structuré neuronal (NSL) dans TensorFlow :
- La manière la plus simple d'apprendre et d'utiliser NSL ne nécessite aucune installation : exécutez les didacticiels NSL directement dans votre navigateur à l'aide de Google Colaboratory .
- Pour utiliser NSL sur une machine locale, installez le package NSL avec le gestionnaire de packages
pip
de Python. - Si vous disposez d'une configuration de machine unique, créez NSL à partir des sources.
Installer l'apprentissage structuré neuronal à l'aide de pip
1. Installez l'environnement de développement Python.
Sur Ubuntu :
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
sudo pip3 install --upgrade virtualenv # system-wide install
Sur macOS :
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python # Python 3
sudo pip3 install --upgrade virtualenv # system-wide install
2. Créez un environnement virtuel.
virtualenv --python python3 "./venv"
source "./venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip
3. Installez TensorFlow
Prise en charge du processeur :
pip install 'tensorflow>=1.15.0'
Prise en charge des GPU :
pip install 'tensorflow-gpu>=1.15.0'
4. Installez le package pip
d'apprentissage structuré neuronal.
pip install --upgrade neural_structured_learning
5. (Facultatif) Testez l’apprentissage structuré neuronal.
python -c "import neural_structured_learning as nsl"
Créer le package pip d'apprentissage structuré neuronal
1. Installez l'environnement de développement Python.
Sur Ubuntu :
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
sudo pip3 install --upgrade virtualenv # system-wide install
Sur macOS :
/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
brew update
brew install python # Python 3
sudo pip3 install --upgrade virtualenv # system-wide install
2. Installez Bazel.
Installez Bazel , l'outil de construction utilisé pour compiler l'apprentissage structuré neuronal.
3. Clonez le référentiel Neural Structured Learning.
git clone https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning.git
4. Créez un environnement virtuel.
virtualenv --python python3 "./venv"
source "./venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip
5. Installez Tensorflow
Notez que NSL nécessite une version TensorFlow 1.15 ou supérieure. NSL prend également en charge TensorFlow 2.0.
Prise en charge du processeur :
pip install 'tensorflow>=1.15.0'
Prise en charge des GPU :
pip install 'tensorflow-gpu>=1.15.0'
6. Installez les dépendances de Neural Structured Learning.
cd neural-structured-learning
pip install --requirement neural_structured_learning/requirements.txt
7. (Facultatif) Test unitaire d'apprentissage structuré neuronal.
bazel test //neural_structured_learning/...
8. Créez le package pip.
python setup.py bdist_wheel --universal --dist-dir="./wheel"
9. Installez le package pip.
pip install --upgrade ./wheel/neural_structured_learning*.whl
10. Testez l’apprentissage structuré neuronal.
python -c "import neural_structured_learning as nsl"