安装 TensorFlow Federated

您可以通过多种方式设置环境来使用 TensorFlow Federated (TFF)：

  • 学习和使用 TFF 的最简单方式无需安装——您可以使用 Google Colaboratory 直接在浏览器中运行 TensorFlow Federated 教程。
  • 要在本地计算机上使用 TensorFlow Federated，请使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TFF 软件包。
  • 如果您的计算机配置比较独特，请从源代码构建 TFF 软件包。

使用 pip 安装 TensorFlow Federated

1. 安装 Python 开发环境。

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

2. 创建虚拟环境。

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

注：要退出虚拟环境，请运行 deactivate。

3. 安装已发布的 TensorFlow Federated Python 软件包。

pip install --upgrade tensorflow-federated

4. 测试 Tensorflow Federated。

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

成功：现已安装最新的 TensorFlow Federated Python 软件包。

从源代码构建 TensorFlow Federated Python 软件包

当您想要执行以下操作时，从源代码构建 TensorFlow Federated Python 软件包会很有帮助：

  • 更改 TensorFlow Federated，并在提交或发布更改之前，先在使用 TensorFlow Federated 的组件中测试这些更改。
  • 使用已提交到 TensorFlow Federated 但未发布的更改。

1. 安装 Python 开发环境。

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

2. 安装 Bazel。

安装 Bazel，即用于编译 Tensorflow Federated 的构建工具。

3. 克隆 Tensorflow Federated 仓库。

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

4. 创建虚拟环境。

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

5. 构建 TensorFlow Federated Python 软件包。

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

6. 退出虚拟环境。

deactivate

7. 创建新项目。

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

8. 创建新创建虚拟环境。

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

注：要退出虚拟环境，请运行 deactivate。

9. 安装 TensorFlow Federated Python 软件包。

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

10. 测试 TensorFlow Federated。

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

成功：现已从源代码构建和安装 TensorFlow Federated Python 软件包。