Ci sono alcuni modi per configurare il tuo ambiente per utilizzare TensorFlow Federated (TFF):
- Il modo più semplice per imparare e utilizzare TFF non richiede installazione; esegui i tutorial di TensorFlow Federated direttamente nel tuo browser utilizzando Google Colaboratory .
- Per utilizzare TensorFlow Federated su un computer locale, installa il pacchetto TFF con il gestore pacchetti
pip
di Python. - Se disponi di una configurazione della macchina univoca, crea il pacchetto TFF da source .
Installa TensorFlow Federated utilizzando pip
1. Installare l'ambiente di sviluppo Python.
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. Creare un ambiente virtuale.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
3. Installa il pacchetto TensorFlow Federated Python rilasciato.
pip install --upgrade tensorflow-federated
4. Testare Tensorflow federato.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
Crea il pacchetto Python federato TensorFlow dal sorgente
La creazione di un pacchetto Python federato TensorFlow dal sorgente è utile quando si desidera:
- Apporta modifiche a TensorFlow Federated e verifica tali modifiche in un componente che utilizza TensorFlow Federated prima che tali modifiche vengano inviate o rilasciate.
- Utilizza le modifiche che sono state inviate a TensorFlow Federated ma non sono state rilasciate.
1. Installare l'ambiente di sviluppo Python.
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. Installare Bazel.
Installa Bazel , lo strumento di compilazione utilizzato per compilare Tensorflow Federated.
3. Clonare il repository federato Tensorflow.
git clone https://github.com/tensorflow/federated.git
cd "federated"
4. Creare un ambiente virtuale.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy
5. Crea il pacchetto Python federato TensorFlow.
mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tensorflow_federated/tools/python_package:build_python_package -- \ --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"
6. Uscire dall'ambiente virtuale
deactivate
7. Creare un nuovo progetto.
mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"
8. Creare un nuovo ambiente virtuale.
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
9. Installa il pacchetto Python federato TensorFlow.
pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"
10. Test Tensorflow federato.
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"