تثبيت TensorFlow الكم

هناك عدة طرق لإعداد بيئتك لاستخدام TensorFlow Quantum (TFQ):

  • إن أسهل طريقة للتعلم واستخدام TFQ لا تتطلب أي تثبيت — قم بتشغيل دروس TensorFlow Quantum مباشرة في متصفحك باستخدام Google Colab .
  • لاستخدام TensorFlow Quantum على جهاز محلي، قم بتثبيت حزمة TFQ باستخدام مدير حزم النقاط في Python.
  • أو قم ببناء TensorFlow Quantum من المصدر.

يتم دعم TensorFlow Quantum على Python 3.9 و3.10 و3.11 ويعتمد بشكل مباشر على Cirq .

حزمة النقطة

متطلبات

راجع دليل تثبيت TensorFlow لإعداد بيئة تطوير Python الخاصة بك وبيئة افتراضية (اختيارية).

قم بترقية pip وتثبيت TensorFlow 

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.15.0

قم بتثبيت الحزمة

قم بتثبيت أحدث إصدار ثابت من TensorFlow Quantum: 

  pip3 install -U tensorflow-quantum

يمكن تثبيت الإصدارات الليلية التي قد تعتمد على الإصدار الأحدث من TensorFlow باستخدام: 

  pip3 install -U tfq-nightly

البناء من المصدر

يتم اختبار الخطوات التالية للأنظمة المشابهة لـ Ubuntu.

1. قم بإعداد بيئة تطوير Python 3

نحتاج أولاً إلى أدوات تطوير 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. إنشاء بيئة افتراضية

انتقل إلى دليل مساحة العمل الخاصة بك وقم بإنشاء بيئة افتراضية لتطوير TFQ. 

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

3. قم بتثبيت بازل

كما هو مذكور في دليل بناء TensorFlow من المصدر ، سيكون نظام بناء Bazel مطلوبًا.

تستخدم أحدث إصدارات مصدرنا TensorFlow 2.15.0. لضمان التوافق نستخدم إصدار bazel 6.5.0. لإزالة أي إصدار موجود من Bazel: 

  sudo apt-get remove bazel

تنزيل وتثبيت الإصدار 6.5.0 bazel : 

  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

لمنع التحديث التلقائي لبرنامج bazel إلى إصدار غير متوافق، قم بتشغيل ما يلي: 

  sudo apt-mark hold bazel

وأخيرًا، تأكد من تثبيت إصدار bazel الصحيح: 

  bazel --version

4. بناء TensorFlow من المصدر

نقوم هنا بتعديل التعليمات الواردة في بناء TensorFlow من دليل المصدر ، راجع الرابط لمزيد من التفاصيل. TensorFlow Quantum متوافق مع الإصدار 2.15.0 من TensorFlow.

قم بتنزيل كود مصدر TensorFlow : 

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.15.0

تأكد من تنشيط البيئة الافتراضية التي قمت بإنشائها في الخطوة 2. ثم قم بتثبيت تبعيات TensorFlow: 

  pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
  pip install -U keras_applications --no-deps
  pip install -U keras_preprocessing --no-deps
  pip install numpy==1.23.5
  pip install packaging requests

تكوين بناء TensorFlow. عند مطالبتك بمترجم Python ومواقع المكتبة، تأكد من تحديد المواقع داخل مجلد البيئة الافتراضية الخاص بك. يمكن ترك الخيارات المتبقية بالقيم الافتراضية. 

  ./configure

أنشئ حزمة TensorFlow (منذ الإصدار TF v2.8، تم تعيين _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI على 1، ويتم تجميع رموز c++ كلها باستخدام -std=c++17 ): 

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

بعد اكتمال البناء، قم بتثبيت الحزمة واترك دليل TensorFlow: 

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

5. قم بتنزيل TensorFlow Quantum

نحن نستخدم سير عمل طلب الشوكة والسحب القياسي للمساهمات. بعد التفرع من صفحة TensorFlow Quantum GitHub، قم بتنزيل مصدر التفرع الخاص بك وتثبيت المتطلبات: 

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

6. قم ببناء حزمة TensorFlow Quantum pip

قم ببناء حزمة TensorFlow Quantum pip وتثبيتها: 

  ./configure.sh
  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" release:build_pip_package
  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  python3 -m pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl

للتأكد من تثبيت TensorFlow Quantum بنجاح، يمكنك إجراء الاختبارات: 

  ./scripts/test_all.sh