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Installer le classement TensorFlow

Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser la bibliothèque TensorFlow Ranking.

Le moyen le plus simple d'apprendre et d'utiliser TensorFlow Ranking consiste à exécuter l'un des didacticiels Google Colab. Sélectionnez le lien en haut du didacticiel de démarrage rapide ).
Pour utiliser la bibliothèque Ranking sur une machine locale, installez le package pip tensorflow_ranking .
Si vous disposez d'une configuration de machine unique, vous pouvez créer le package à partir des sources, à l'aide des instructions Créer à partir des sources .

Installer le classement TensorFlow à l'aide de pip

Installez en utilisant pip.

pip install --upgrade tensorflow_ranking

Construire à partir des sources

Vous pouvez également installer à partir des sources, ce qui nécessite le système de build Bazel .

Installez Bazel, Git et Pip.

sudo apt-get update
sudo apt-get install bazel git python3-pip python3-venv

Clonez le référentiel TensorFlow Ranking.

git clone https://github.com/tensorflow/ranking.git

Créez un fichier de roue de classement TensorFlow et stockez-le dans un dossier /tmp/ranking_pip .

cd ranking  # folder cloned in Step 2.
bazel build //tensorflow_ranking/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow_ranking/tools/pip_package/build_pip_package \
    /tmp/ranking_pip

Activez un environnement venv .

python3 -m venv --system-site-packages venv
source venv/bin/activate

Installez le package wheel dans votre environnement venv .
```
pip install /tmp/ranking_pip/tensorflow_ranking*.whl
```
Si vous le souhaitez, exécutez tous les tests TensorFlow Ranking.
```
bazel test //tensorflow_ranking/...
```

Pour plus d'informations sur l'installation de Python, pip, TensorFlow et l'utilisation des environnements virtuels Python, consultez Installer TensorFlow avec pip .