Hay algunas formas de configurar su entorno para usar TensorFlow Quantum (TFQ):
- La forma más fácil de aprender y usar TFQ no requiere instalación: ejecute los tutoriales de TensorFlow Quantum directamente en su navegador usando Google Colab .
- Para usar TensorFlow Quantum en una máquina local, instale el paquete TFQ usando el administrador de paquetes pip de Python.
- O crea TensorFlow Quantum desde la fuente.
TensorFlow Quantum es compatible con Python 3.7, 3.8 y 3.9 y depende directamente de Cirq .
paquete de pipas
Requisitos
- pip 19.0 o posterior (requiere soporte
manylinux2010
) - TensorFlow == 2.11.0
Consulte la guía de instalación de TensorFlow para configurar su entorno de desarrollo de Python y un entorno virtual (opcional).
Actualice pip
e instale TensorFlow
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorflow==2.11.0
Instalar el paquete
Instale la última versión estable de TensorFlow Quantum:
pip3 install -U tensorflow-quantum
Las compilaciones nocturnas que pueden depender de una versión más reciente de TensorFlow se pueden instalar con:
pip3 install -U tfq-nightly
Construir desde la fuente
Los siguientes pasos se prueban para sistemas similares a Ubuntu.
1. Configure un entorno de desarrollo de Python 3
Primero necesitamos las herramientas de desarrollo de Python 3.8.
sudo apt update
sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.8
sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3-pip
python3.8 -m pip install --upgrade pip
2. Crea un entorno virtual
Vaya al directorio de su espacio de trabajo y cree un entorno virtual para el desarrollo de TFQ.
python3.8 -m venv quantum_env
source quantum_env/bin/activate
3. Instalar Bazel
Como se indica en la guía de compilación a partir de la fuente de TensorFlow, se requerirá el sistema de compilación Bazel .
Nuestras compilaciones de fuentes más recientes usan TensorFlow 2.11.0. Para garantizar la compatibilidad, utilizamos la versión 5.3.0 bazel
. Para eliminar cualquier versión existente de Bazel:
sudo apt-get remove bazel
Descargue e instale la versión 5.3.0 bazel
:
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/5.3.0/bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb
sudo dpkg -i bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb
Para evitar la actualización automática de bazel
a una versión incompatible, ejecute lo siguiente:
sudo apt-mark hold bazel
Finalmente, confirme la instalación de la versión correcta bazel
:
bazel --version
4. Cree TensorFlow desde la fuente
Aquí adaptamos las instrucciones de la compilación de TensorFlow desde la guía fuente ; consulte el enlace para obtener más detalles. TensorFlow Quantum es compatible con TensorFlow versión 2.11.0.
Descarga el código fuente de TensorFlow :
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.11.0
Asegúrese de que el entorno virtual que creó en el paso 2 esté activado. Luego, instala las dependencias de 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==1.24.2
pip install packaging requests
Configure la compilación de TensorFlow. Cuando se le pregunte por las ubicaciones de la biblioteca y el intérprete de Python, asegúrese de especificar las ubicaciones dentro de la carpeta de su entorno virtual. Las opciones restantes se pueden dejar en los valores predeterminados.
./configure
Cree el paquete TensorFlow (desde TF v2.8, _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI
se establece en 1 y todos los códigos de C++ se compilan con -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
Una vez completada la compilación, instala el paquete y deja el directorio de 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. Descarga TensorFlow Quantum
Usamos el flujo de trabajo estándar de bifurcación y solicitud de extracción para las contribuciones. Después de bifurcar desde la página de GitHub de TensorFlow Quantum , descarga el código fuente de tu bifurcación e instala los requisitos:
git clone https://github.com/username/quantum.git
cd quantum
pip install -r requirements.txt
6. Cree el paquete pip de TensorFlow Quantum
Cree el paquete pip de TensorFlow Quantum e instálelo:
./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
Para confirmar que TensorFlow Quantum se instaló correctamente, puede ejecutar las pruebas:
./scripts/test_all.sh