Installer TensorFlow fédéré

Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser TensorFlow Federated (TFF) :

  • La manière la plus simple d’apprendre et d’utiliser TFF ne nécessite aucune installation ; exécutez les didacticiels TensorFlow Federated directement dans votre navigateur à l'aide de Google Colaboratory .
  • Pour utiliser TensorFlow Federated sur une machine locale, installez le package TFF avec le gestionnaire de packages pip de Python.
  • Si vous disposez d'une configuration de machine unique, créez le package TFF à partir des sources .

Installer TensorFlow Federated à l'aide pip

1. Installez l'environnement de développement Python. 

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Créez un environnement virtuel.

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"

3. Installez le package TensorFlow Federated Python publié. 

pip install --upgrade tensorflow-federated

4. Testez Tensorflow fédéré.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"

Créer le package TensorFlow Federated Python à partir des sources

Créer un package Python fédéré TensorFlow à partir des sources est utile lorsque vous souhaitez :

  • Apportez des modifications à TensorFlow Federated et testez ces modifications dans un composant qui utilise TensorFlow Federated avant que ces modifications ne soient soumises ou publiées.
  • Utilisez les modifications qui ont été soumises à TensorFlow Federated mais qui n'ont pas été publiées.

1. Installez l'environnement de développement Python. 

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Installez Bazel.

Installez Bazel , l'outil de build utilisé pour compiler Tensorflow Federated.

3. Clonez le référentiel fédéré Tensorflow. 

git clone https://github.com/google-parfait/tensorflow-federated.git
cd "tensorflow-federated"

4. Créez un environnement virtuel. 

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy

5. Créez le package Python fédéré TensorFlow. 

mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tools/python_package:build_python_package -- \
    --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"

6. Quittez l'environnement virtuel 

deactivate

7. Créez un nouveau projet. 

mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"

8. Créez un nouvel environnement virtuel.

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"

9. Installez le package Python fédéré TensorFlow. 

pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"

10. Testez Tensorflow fédéré.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"